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J-GLOBAL ID：201702233684859861   整理番号：17A0142758

教師付き条件付きGaussグラフィカルモデルによる臨床転帰予測のための画像遺伝的データマッピング【Powered by NICT】

Imaging-genetic data mapping for clinical outcome prediction via supervised conditional Gaussian graphical model

著者 (9件)： Zhu Xinliang (Department of Computer Science and Engineering, The University of Texas at Arlington, USA) ,  Yao Jiawen (Department of Computer Science and Engineering, The University of Texas at Arlington, USA) ,  Xiao Guanghua (Department of Clinical Science, The University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, USA) ,  Xie Yang (Department of Clinical Science, The University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, USA) ,  Rodriguez-Canales Jaime (Department of Translational Molecular Pathology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, USA) ,  Parra Edwin R. (Department of Translational Molecular Pathology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, USA) ,  Behrens Carmen (Department of Translational Molecular Pathology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, USA) ,  Wistuba Ignacio I. (Department of Translational Molecular Pathology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, USA) ,  Junzhou Huang (Department of Computer Science and Engineering, The University of Texas at Arlington, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 455-459  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像遺伝的データマッピングは生存分析のような臨床転帰予測のための重要である。本論文では,病理学的画像と遺伝学的データの間の生存関連マッピングを明らかにするために管理された条件付きGaussグラフィカルモデル(SuperCGGM)を提案した。提案した方法は,データ内の重み付き射影による不均一モードデータを統合した生存モデル。スパース解を得るために,著者らは,部分的対数尤度損失関数/l正則化を採用し,それを解くためにサイクリック座標上昇アルゴリズムを提案した。も条件付きGaussグラフィカルモデル(CGGM)を用いた教師つきモデル間のギャップを埋める方法を与えた。SuperPCA,CGGMなどのような九種類の最先端レベル手法と比較して,提案手法は教師つき方法で不均一モードデータからの多様な情報を統合するその能力のために優れている。広範な実験もマッピング生存関連する画像と遺伝子発現シグネチャのSuperCGGMの強いパワーを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  病理学 ,  正則化 ,  *画像 ,  遺伝学 ,  損失関数 ,  *遺伝 ,  遺伝子発現 ,  射影 ,  透視図法
準シソーラス用語： 対数尤度 ,  *転帰 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 教師 ,  グラフィカルモデル ,  臨床転帰 ,  予測 ,  遺伝 ,  マッピング