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講演抄録/キーワード
講演名 2024-06-06 12:10
教師なし学習を用いた心電図からの心房細動の検出
境 健太郎北島博之香川大NLP2024-20 CCS2024-7
抄録 (和) 本研究では,教師なし学習のOne Class Support Vector Machineを用いて心房細動の検出を行った.心電図波形から特徴量を生成し,主成分分析により次元削減を行い,学習データとして用いた.その結果,正答率が91.82%,再現率が92.61%,特異度が91.15%となった. 
(英) In this study, the unsupervised learning method (One Class Support Vector Machine) was used to detect atrial fibrillation. Features were calculated from ECG waveforms, dimension reduction was performed by principal component analysis, and the features were used as training data. The results showed that accuracy, recall, and specificity were 91.68%, 93.35%, and 91.01%, respectively.
キーワード (和) 教師なし学習 / 心房細動 / / / / / /  
(英) unsupervised learning / atrial fibrillation / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 124, no. 62, NLP2024-20, pp. 29-30, 2024年6月.
資料番号 NLP2024-20 
発行日 2024-05-30 (NLP, CCS) 
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 NLP2024-20 CCS2024-7

研究会情報
研究会 NLP CCS  
開催期間 2024-06-06 - 2024-06-07 
開催地(和) 西日本総合展示場AIM 
開催地(英) West Japan General Exhibition Center AIM 
テーマ(和) NLP,CCS,一般 
テーマ(英) Nonlinear Problems, Complex Communication Sciences, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2024-06-NLP-CCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 教師なし学習を用いた心電図からの心房細動の検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Detection of Atrial Fibrillation from ECGs Using Unsupervised Learning Method 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 教師なし学習 / unsupervised learning  
キーワード(2)(和/英) 心房細動 / atrial fibrillation  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 境 健太郎 / Kentaro Sakai / サカイ ケンタロウ
第1著者 所属(和/英) 香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: Kagawa Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 北島 博之 / Hiroyuki Kitajima /
第2著者 所属(和/英) 香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: Kagawa Univ)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-06-06 12:10:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 NLP2024-20, CCS2024-7 
巻番号(vol) vol.124 
号番号(no) no.62(NLP), no.63(CCS) 
ページ範囲 pp.29-30 
ページ数
発行日 2024-05-30 (NLP, CCS) 


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