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J-GLOBAL ID：201202262039553831   整理番号：12A0633078

循環器病診断用の統合階層ニューラルネットワーク

Fused Hierarchical Neural Networks for Cardiovascular Disease Diagnosis

著者 (5件)： SEKAR Booma Devi (Univ. Macau, Macau S.A.R, CHN) ,  DONG Ming Chui (Univ. Macau, Macau S.A.R, CHN) ,  DONG Ming Chui (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  SHI Jun (Univ. Macau, Macau S.A.R, CHN) ,  HU Xiang Yang (Sun Yat-sen Univ., ZhuHai City, CHN)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 12  号： 3-4  ページ： 644-650  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： 主として診断と故障検出とが,一般には統合階層ニューラルネットワーク(FHNN)の用途と考えられている。このモデルと特徴は非侵襲脈波図(SPG)から得られた血液動態パラメータ(HDP)を利用して循環器病(CVD)診断に階層的にFHNNを適用することにより充分に立証されている。診断結果に基づく患者の医学的記録が,FHNNテストとその検証に関して中国内の2病院から報告された。変量解析を利用して,病変判別への有効性に関する重度/関連度に基づきHDPをカテゴリー分類する。提案したFHNNについて,最適なサブニューラルネットワークを選択するまで,CVD診断の中でさまざまなニューラルネットワーク構造をテストしている。CVD診断のための最終的な統合サブNNを用いたFTNNを提示する。テスト結果から,精度向上を確認済みである。サブNNは用途に合せて選択される。

シソーラス用語： 統合通信網 ,  *心血管疾患 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  医用情報処理システム ,  診断用機器 ,  医学的検査 ,  血液動態 ,  多変量解析 ,  階層構造系 ,  *計算機診断
準シソーラス用語： カテゴリー分類 ,  循環器病 ,  統合ネットワーク

分類 (2件)： 循環系の診断  (GJ02000V) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 循環器病 ,  診断 ,  統合 ,  階層ニューラルネットワーク