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J-GLOBAL ID：201702221141990301   整理番号：17A0354594

サポートベクトルマシン法に基づく近赤外分光法によるメチシリン耐性黄色ぶどう球菌とメチシリン感受性黄色ぶどう球菌の同定【JST・京大機械翻訳】

Discrimination of methicillin-resistant and methicillin-susceptible Staphylococcus aureus using near-infrared spectroscopy based on Support Vector Machine method

著者 (10件)： Ma Ning (State Key Laboratory of Trauma, Burns and Combined Injury, Institute of Burns, Southwest Hospital, Third Military Medical University) ,  Li Yongming (Department of Communication Engineering, College of Communication Engineering, Chongqing University) ,  Yin Meifang (State Key Laboratory of Trauma, Burns and Combined Injury, Institute of Burns, Southwest Hospital, Third Military Medical University) ,  Zhang Dayong (Institute of Fluid Physics, Chinese Academy of Engineering Physics) ,  Wang Pin (Department of Communication Engineering, College of Communication Engineering, Chongqing University) ,  Luo Yongquan (Institute of Fluid Physics, Chinese Academy of Engineering Physics) ,  Gong Yali (State Key Laboratory of Trauma, Burns and Combined Injury, Institute of Burns, Southwest Hospital, Third Military Medical University) ,  Chen Zhiqiang (State Key Laboratory of Trauma, Burns and Combined Injury, Institute of Burns, Southwest Hospital, Third Military Medical University) ,  Xue Dongdong (State Key Laboratory of Trauma, Burns and Combined Injury, Institute of Burns, Southwest Hospital, Third Military Medical University) ,  Wu Jun (State Key Laboratory of Trauma, Burns and Combined Injury, Institute of Burns, Southwest Hospital, Third Military Medical University)
資料名： Jiefangjun Yixue Zazhi  (Jiefangjun Yixue Zazhi)
巻： 41  号： 12  ページ： 1005-1009  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2022A  ISSN： 0577-7402  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： 【目的】メチシリン耐性黄色ぶどう球菌(MRSA)とメチシリン感受性黄色ぶどう球菌(MSSA)を区別するために,近赤外分光法とサポートベクトルマシン(SVM)を使用する実現可能性を研究する。方法:MRSAとMSSAの濃度標準曲線を作成した。拡増待測細菌を調製し,同濃度の菌液を式により調製した。サンプルの近赤外スペクトルデータを収集し,データを平滑化,平滑化雑音除去,正規化,およびベースライン補正によって前処理した。2つの細菌スペクトル曲線の相関に従って,900~2200NMの波長領域における主成分分析を行った。累積寄与率の結果に基づき,サポートベクトルマシンの入力ベクトルとして最初の3つの主成分を選択し,それぞれ,線形,多項式,および動径基底関数の3つのカーネル関数を用いてモデルを構築し,それぞれのモデルとMSSAの精度を比較した。結果:MRSAとMSSA前処理後のスペクトル曲線の相関係数は1.000であり、両者は類似していた。主成分処理を用いて,3つのサポートベクトルマシンを用いてモデルを訓練した後に,モデルの訓練と試験の正確さは95%以上であり,その中で動径基底関数の分類結果は最も良く,訓練精度は%%±0.21%であり,テスト精度は99.47%±0.00%であった。結論:近赤外分光法とサポートベクトルマシンを用いた分析方法はMRSAとMSSAを正確に区別する能力がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動径基底関数 ,  *近赤外分光分析 ,  *ベクトル ,  *黄色ぶどう球菌 ,  近赤外スペクトル ,  *MRSA ,  線形性 ,  相関係数 ,  主成分分析 ,  平滑化 ,  前処理 ,  検量線 ,  *サポートベクトルマシン ,  芳香族カルボン酸 ,  ラクタム ,  硫黄複素環化合物 ,  フェノールエーテル
準シソーラス用語： MSSA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： spectroscopy ,  near-infrared ,  methicillin-resistant Staphylococcus aureus ,  principal component analysis ,  support vector machine

分類 (2件)： 微生物検査  (GC02030H) ,  抗細菌薬の基礎研究  (GW17020S)

物質索引 (1件)： メチシリン

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  近赤外分光法 ,  メチシリン耐性黄色ぶどう球菌 ,  メチシリン感受性黄色ぶどう球菌 ,  同定