論文の概要: A Review of Hidden Markov Models and Recurrent Neural Networks for Event
Detection and Localization in Biomedical Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06104v1
- Date: Fri, 11 Dec 2020 03:49:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 02:48:07.613696
- Title: A Review of Hidden Markov Models and Recurrent Neural Networks for Event
Detection and Localization in Biomedical Signals
- Title（参考訳）: バイオメディカル信号の事象検出と局所化のための隠れマルコフモデルとリカレントニューラルネットワークの検討
- Authors: Yassin Khalifa and Danilo Mandic and Ervin Sejdi\'c
- Abstract要約: 疾患や障害に関連する異常は通常、リズムの構造の混乱として現れる。
このリズムはどのように孤立しているか?
プロセス間の遷移を時間内に記述できるモデルを開発するには?
ここでは、時系列におけるリズムやイベントの検出と分離に使用される最も効果的な手法をデミステレーションする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5744544708068045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biomedical signals carry signature rhythms of complex physiological processes
that control our daily bodily activity. The properties of these rhythms
indicate the nature of interaction dynamics among physiological processes that
maintain a homeostasis. Abnormalities associated with diseases or disorders
usually appear as disruptions in the structure of the rhythms which makes
isolating these rhythms and the ability to differentiate between them,
indispensable. Computer aided diagnosis systems are ubiquitous nowadays in
almost every medical facility and more closely in wearable technology, and
rhythm or event detection is the first of many intelligent steps that they
perform. How these rhythms are isolated? How to develop a model that can
describe the transition between processes in time? Many methods exist in the
literature that address these questions and perform the decoding of biomedical
signals into separate rhythms. In here, we demystify the most effective methods
that are used for detection and isolation of rhythms or events in time series
and highlight the way in which they were applied to different biomedical
signals and how they contribute to information fusion. The key strengths and
limitations of these methods are also discussed as well as the challenges
encountered with application in biomedical signals.
- Abstract（参考訳）: 生体医学的シグナルは、我々の身体活動を制御する複雑な生理的過程のシグネチャリズムを持つ。
これらのリズムの性質は、ホメオスタシスを維持する生理過程間の相互作用ダイナミクスの性質を示している。
疾患や障害に関連する異常は通常、これらのリズムを分離させるリズム構造とそれらの区別能力の混乱として現れるが、不可欠である。
コンピュータ支援診断システムは、現在、ほぼすべての医療施設で広く普及しており、ウェアラブル技術においてより密接な関係にあり、リズムやイベント検出は、彼らが実行する多くのインテリジェントなステップの第一段階である。
このリズムはどのように孤立しているか?
プロセス間の遷移を時間内に記述できるモデルを開発するには?
これらの疑問に対処し、バイオメディカル信号を別々のリズムにデコードする多くの方法が文献に存在している。
ここでは,時系列におけるリズムやイベントの検出と分離に最も有効な手法をデミステレーションし,それらが異なる生体信号に適用された方法と情報融合にどのように貢献したかを明らかにする。
これらの方法の重要な強みと限界、ならびに生体信号への応用に伴う課題についても論じる。
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