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J-GLOBAL ID：201202207862277326   整理番号：12A0527534

非線形マッピング関数を使用したデータマイニング法に基づく非侵襲性頭蓋内圧測定

Noninvasive Intracranial Pressure Assessment Based on a Data-Mining Approach Using a Nonlinear Mapping Function

著者 (6件)： KIM Sunghan (Univ. California, CA, USA) ,  SCALZO Fabien (Univ. California, CA, USA) ,  BERGSNEIDER Marvin (Univ. California, CA, USA) ,  VESPA Paul (Univ. California, CA, USA) ,  MARTIN Neil (Univ. California, CA, USA) ,  HU Xiao (Univ. California, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 59  号： 3  ページ： 619-626  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 各種の神経異常の診断や処置には頭蓋内圧(ICP)の正確な測定が有効である。現在の最も正確な方法は侵襲性診断法であり,大きなリスクを伴う。筆者等は先に画期的な非侵襲性ICP(NICP)測定法のデータマイニングフレームワークを提案した。この方法の正確性は優れたマッピング関数に依存している。このために,各種の線形,非線形マッピング関数を採用した。その結果,カーネルスペクトル回帰法に基づく非線形マッピング関数が,他の線形マッピング関数と比べて,NICP測定に対して提案したデータマイニングフレームワークの性能を大幅に改良することが分かった。

シソーラス用語： *ニューロパチー ,  *データマイニング ,  計測 ,  生体計測 ,  非破壊検査 ,  *頭蓋内圧 ,  回帰分析 ,  非線形系 ,  識別関数 ,  関数
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  マッピング関数 ,  神経異常 ,  非侵襲計測 ,  非線形回帰分析

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非線形マッピング ,  関数 ,  データマイニング ,  非侵襲性 ,  頭蓋内圧