自己組織化マップを用いた加速度脈波の分類と可視化

情報処理学会 Web Site 参考文献16件

書誌事項

タイトル別名
  • ジコ ソシキカ マップ オ モチイタ カソクド ミャクハ ノ ブンルイ ト カシカ
  • Classification and Visualization of Acceleration Plethysmogram Using Self-organizing Maps
  • 医療・福祉支援

この論文をさがす

抄録

容積脈波は指先センサを使うことによってストレスなく，また短時間で検出することができる．特に，容積脈波の加速度波形を評価することにより血管硬化の程度を予測することが可能である点は非常に興味深い．さらに，その加速度脈波は容積脈波を2 次微分することにより簡単に得ることができる．我々は，この加速度脈波を用い，Self-Organizing Map（SOM）における健康度の分類と可視化を試みた．しかし，加速度脈波がSOM で直接処理される限り，十分な結果を得ることはできなかった．本研究では，SOM を用いた加速度脈波の学習や評価における，2 つの新しい前処理法を提案する．1 つの手法は，新しい評価基準を設けることにより加速度脈波を大きく2 つに分類し，その分類に従って2 つのSOM を作成する．もう1 つは，加速度脈波の変曲点を基準に対して調整する方法である．これにより，類似性の点から見て波形を評価することが可能になる．これらの前処理方法は，実験で279 人分の容積脈波データを使用して評価する．

The plethysmogram can be detected without stress in a short time by using a finger tip sensor. Above all, it is very interesting that the degree of sclerosis can be predicted by evaluating the waveform of the acceleration of the plethysmogram. In addition, the acceleration of the plethysmogram is easily derived by calculating the second-order derivative of the waveform. We tried to categorize and visualize our health condition on a Self-Organizing Map (SOM) using the acceleration of the plethysmogram. However, we never obtained sufficient results whenever the acceleration data were directly processed with SOM. In this paper, we introduce two new pre-processing methods to learn and evaluate the acceleration with SOM. One is to divide waveforms of the acceleration of plethysmogram into two rough categories using a new criterion, when two SOMs are created according to the categories. The other is to adjust inflection points of the input acceleration to the reference points. This makes it possible to evaluate the waveforms in terms of similarity. We confirmed the effect of these pre-processing methods by making experiments with 279 plethysmogram data.

収録刊行物

参考文献 (16)*注記

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ