スペクトルの特徴量に基づく心電図波形識別アルゴリズムの評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS1-7

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Evaluation of Recognition Algorithms Based on Spectrum Feature Parameters for Electrocardiograms Suffering from Sudden Cardiac Arrest

著者名: 岡井 貴之(東京都市大学),平田 祥吾(東京都市大学),大屋 英稔(東京都市大学),星 義克(東京都市大学),中野 和司(電気通信大学),山口 芳裕(杏林大学),五十嵐 昂(杏林大学)

著者名(英語): Okai Takayuki|Hirata Shogo|Oya Hidetoshi|Hoshi Yoshikatsu|Nakano Kazushi|Yamaguchi Yohishiro|Igarashi Takashi

キーワード: 識別アルゴリズム|心電図|特徴量|ウェーブレット変換|Recognition algorithm|Electrocardiogram|Feature parameters|Wavelet transform

要約(日本語): Early recognition of shockable Electrocardiograms (ECGs) such as Ventricular Fibrillation (VF) and Ventricular Tachycardia (VT) is very important problem so as to improve survival rate of patients suffering from sudden cardiac arrest. Thus a large number of recognition algorithms have been proposed, and we have also proposed recognition algorithms based on spectrum feature parameters of ECGs. In this paper, we show evaluation results of our recognition algorithms, and propose an approach to improvement of sensitivity/specificity for PEA.

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