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講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-26 13:45
Unsupervised Learning-based Non-invasive Fetal ECG Signal Quality Assessment
Xintong ShiKohei YamamotoTomoaki OhtsukiKeio Univ.)・Yutaka MatsuiKazunari OwadaAtom Medical Co., Ltd.SeMI2022-4
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) For fetal heart rate (FHR) monitoring, the non-invasive fetal electrocardiogram (FECG) obtained from abdomen surface electrodes has been widely employed. The accuracy of FECG-based FHR estimation, on the other hand, is highly dependent on the quality of the FECG signals, which can be influenced by a variety of interference sources, including maternal cardiac activities and fetal movements. Thus, FECG signal quality assessment (SQA) is a critical task in improving FHR estimation accuracy by eliminating or interpolating FHRs estimated from low-quality FECG signals. Various SQA approaches based on supervised learning have been proposed in recent studies. These approaches are capable of accurate SQA, however, they require big datasets with annotations. Nevertheless, the annotated datasets for the FECG SQA are extremely limited. In this research, to deal with this problem, we introduce an unsupervised learning-based SQA approach for identifying high and low-quality FECG signal segments. Some features associated with signal quality are extracted, including four entropy-based features, three statistical features, and four ECG signal quality indices (SQIs). In addition to these features, we introduce an autoencoder (AE)-based feature, which is based on the reconstruction error of AE that reconstructs spectrograms obtained from FECG signal segments. The collected features are then input into the self-organizing map (SOM) to classify the high and low-quality FECG segments. The experimental results indicated that our approach classified high and low-quality signals with a 98% accuracy.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) Non-invasive fetal ECG / Unsupervised learning / Signal quality assessment / Autoencoder / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 46, SeMI2022-4, pp. 15-19, 2022年5月.
資料番号 SeMI2022-4 
発行日 2022-05-19 (SeMI) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SeMI2022-4

研究会情報
研究会 SeMI IPSJ-DPS IPSJ-MBL IPSJ-ITS  
開催期間 2022-05-26 - 2022-05-27 
開催地(和) 北谷町商工会ホール 
開催地(英)  
テーマ(和) センサネットワーク,モバイルインテリジェンス,分散コンピューティング,ITS,スマートコミュニティ,モバイルコンピューティング,パーベイシブシステム,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SeMI 
会議コード 2022-05-SeMI-DPS-MBL-ITS 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Unsupervised Learning-based Non-invasive Fetal ECG Signal Quality Assessment 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / Non-invasive fetal ECG  
キーワード(2)(和/英) / Unsupervised learning  
キーワード(3)(和/英) / Signal quality assessment  
キーワード(4)(和/英) / Autoencoder  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 師 馨童 / Xintong Shi / シ ケイド
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 幸平 / Kohei Yamamoto /
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki /
第3著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 松井 裕 / Yutaka Matsui /
第4著者 所属(和/英) アトムメディカル株式会社 (略称: アトムメディカル)
Atom Medical Corporation (略称: Atom Medical Co., Ltd.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 大和田 一成 / Kazunari Owada /
第5著者 所属(和/英) アトムメディカル株式会社 (略称: アトムメディカル)
Atom Medical Corporation (略称: Atom Medical Co., Ltd.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-05-26 13:45:00 
発表時間 18分 
申込先研究会 SeMI 
資料番号 SeMI2022-4 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.46 
ページ範囲 pp.15-19 
ページ数
発行日 2022-05-19 (SeMI) 


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