多次元自己回帰モデルを用いた呼吸波形の予測
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概要
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呼吸波形は臨床や生理学においてのみならず, 医用応用, 特に臓器の動きを超音波画像上で解析するような場合に有効な情報となる. 本研究では, 線形自己回帰モデルに基づく呼吸波形の予測手法について検討した. ここで, 呼吸波形そのものの予測は標本化間隔や測定系に大きく依存し, 本質的ではないため, 呼吸波形を周期と振幅に関係する4つの系列に分解した. 続いてこれらの時系列信号の間の相関を利用する多次元自己回帰モデルを想定し, 各系列の予測を行なった. そして各系列毎に独立に自己回帰モデルを適用する従来法との比較を行ない, 系列間の相関の利用による予測精度の向上を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-27
著者
-
田川 憲男
東京都立大学大学院工学研究科
-
蓑原 伸一
放射線医学総合研究所
-
守屋 正
首都大学東京
-
守屋 正
東京都立大学大学院工学研究科
-
遠藤 健
東京都立大学工学部
-
米田 隆弘
東京都立大学工学部
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