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J-GLOBAL ID：201702217466294240   整理番号：17A1397035

デング熱感染の唾液RamanスペクトルのPCA MLP SVM識別【Powered by NICT】

PCA-MLP SVM distinction of salivary Raman spectra of dengue fever infection

著者 (5件)： Radzol A. R. M. (Universiti Teknologi MARA, Malaysia) ,  Lee Khuan Y. (Universiti Teknologi MARA, Malaysia) ,  Mansor W. (Universiti Teknologi MARA, Malaysia) ,  Wong P.S. (Infectious Disease Unit, Pulau Pinang General Hospital, Malaysia) ,  Looi I. (Head of Dept., Consultant Neurologist, Hospital Seberang Ja, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 2875-2878  発行年： 2017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： デング熱(DF)はフラビウイルス感染に起因する主要な関心事の疾患である。診断の遅れは重篤な状態,致命的である。最近のうち,非構造蛋白質(NS1)はバイオマーカーとしてとらえられ,血液におけるデング熱の早期検出のための免疫グロブリンに代替した。さらに,唾液におけるNS1の非侵襲的検出は,このアプローチがより魅力的にしている。しかし,唾液中のその濃度が血液よりも少ないため,表面増強Raman分光法(SERS),高感度で特異的な方法を採用した。著者らの研究は,ここで唾液SERSスペクトル,著者らの知る限りでは,検討されていないから正と負のNS1感染試料間の多層層パーセプトロン(MLP)カーネルモデルを用いた最適PCA SVM(主成分分析サポートベクトルマシン)を定義しを区別しようとするものである。DF陽性と陰性者の唾液試料を採取,前処理および分析した。PCAとSVM分類器は,SERS分析スペクトルを識別するために使用した。モデルの性能は,PCA基準とMLPパラメータに依存するので,両者はタンデムに調べた。その性能もシミュレートされたNS1唾液試料に関する著者らの以前の研究と比較した。最良のPCA SVM(MLP)モデルは,P1とP2値それぞれ0.01と 0.2のCPV基準から95PCで定義できることが分かった。[76.88%,85.92%,67.83%]の分類性能を達成した。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： *Ramanスペクトル ,  主成分分析 ,  免疫グロブリン ,  直列接続 ,  *スペクトル ,  フラビウイルス ,  サポートベクトルマシン ,  *デング熱 ,  多層 ,  前処理 ,  表面増強Raman分光法 ,  *感染 ,  パーセプトロン ,  バイオマーカー ,  高感度

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (7件)： デング熱 ,  感染 ,  唾液 ,  Ramanスペクトル ,  PCA ,  SVM ,  識別