論文の概要: A Plant Root System Algorithm Based on Swarm Intelligence for One-dimensional Biomedical Signal Feature Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00214v1
• Date: Sat, 31 Jul 2021 11:00:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-05 03:42:11.515528
• Title: A Plant Root System Algorithm Based on Swarm Intelligence for One-dimensional Biomedical Signal Feature Engineering
• Title（参考訳）: swarm intelligenceに基づく植物根系アルゴリズムによる1次元生体医学的信号特徴工学
• Authors: Rui Gong, Kazunori Hase
• Abstract要約: 本研究では,グループインテリジェンスに基づく特徴抽出アルゴリズムを提案し,これをPlant Root System (PRS)アルゴリズムと呼ぶ。 提案アルゴリズムを用いて臨床診断により多くの生体信号を適用することが可能であることが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To date, very few biomedical signals have transitioned from research applications to clinical applications. This is largely due to the lack of trust in the diagnostic ability of non-stationary signals. To reach the level of clinical diagnostic application, classification using high-quality signal features is necessary. While there has been considerable progress in machine learning in recent years, especially deep learning, progress has been quite limited in the field of feature engineering. This study proposes a feature extraction algorithm based on group intelligence which we call a Plant Root System (PRS) algorithm. Importantly, the correlation between features produced by this PRS algorithm and traditional features is low, and the accuracy of several widely-used classifiers was found to be substantially improved with the addition of PRS features. It is expected that more biomedical signals can be applied to clinical diagnosis using the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: これまでに研究応用から臨床応用へ移行したバイオメディカルシグナルはほとんどない。 これは主に非定常信号の診断能力に対する信頼の欠如によるものである。 臨床診断のレベルに達するためには,高品質な信号特徴を用いた分類が必要である。 近年、機械学習、特にディープラーニングはかなりの進歩を遂げているが、機能工学の分野では進歩がかなり限られている。 本研究では,グループインテリジェンスに基づく特徴抽出アルゴリズムを提案し,これをPlant Root System (PRS)アルゴリズムと呼ぶ。 重要となるのは,このprsアルゴリズムが生成する特徴と従来の特徴との相関が低く,prs機能の追加により,広く使用されているいくつかの分類器の精度が大幅に向上していることである。 提案アルゴリズムを用いて臨床診断により多くの生体信号を適用することが可能であることが期待される。

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