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J-GLOBAL ID：201602277948776192   整理番号：16A1015172

タブー探索アルゴリズムのベイズ式ネットワークモデルは,冠状動脈性硬化症の因子分析における応用に影響する。【JST・京大機械翻訳】

Using the Tabu-search-algorithm-based Bayesian network to analyze the risk factors of coronary heart diseases

著者 (6件)： Wei Zhen (Department of Health Statistics, School of Public Health, Shanxi Medical University) ,  Zhang Xuelei (Department of Information, Shaanxi Provincial Center for Disease Control and Prevention) ,  Rao Huaxiang (Department of Health Statistics, School of Public Health, Shanxi Medical University) ,  Wang Huafang (Department of Health Statistics, School of Public Health, Shanxi Medical University) ,  Wang Xiang (Department of Health Statistics, School of Public Health, Shanxi Medical University) ,  Qiu Lixia (Department of Health Statistics, School of Public Health, Shanxi Medical University)
資料名： Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi  (Zhonghua Liuxingbingxue Zazhi)
巻： 37  号： 6  ページ： 895-899  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2330A  ISSN： 0254-6450  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 10 792例冠状動脈性硬化症の調査データを例として,タブー探索アルゴリズムにより冠状動脈性硬化症の罹患率とその影響要因のBAYESIANネットワークモデルを構築し,最大尤推定法を用いてネットワークの各ノードの条件確率を計算し,そして,冠状動脈性硬化症の影響因子を分析した評価のベイズのネットワークモデルに対する従来のロジスティック回帰モデルは因子分析中の優劣に影響する疾患,臨床研究におけるベイズネットワークモデル適用性を検討した。分析の結果,ベイジアンネットワークは冠状動脈性硬化症を各影響要因間の関連及び冠状動脈性硬化症との関係を明らかにすることができる,多変量ロジスティック回帰分析により,より実際の理論に一致する,結果はベイズ式ネットワークモデルは冠状動脈性硬化症の影響因子の分析において良好な適用性及び応用の展望を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *因子分析 ,  *ネットワーク ,  適応性 ,  罹患率 ,  *冠動脈
準シソーラス用語： 多変量ロジスティック回帰分析 ,  信念ネットワーク ,  臨床研究 ,  ロジスティック回帰モデル ,  影響因子 ,  推定法 ,  影響要因 ,  *ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayesian network ,  Tabu search algorithm ,  Logistic regression ,  Coronary heart disease ,  Influencing factors

分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (6件)： タブー探索アルゴリズム ,  ネットワークモデル ,  冠状動脈 ,  硬化症 ,  因子分析 ,  応用