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J-GLOBAL ID：201702218266811415   整理番号：17A1392740

対と大きさを制約したKmeansに基づくわかりやすいリスク層別化モデル【Powered by NICT】

An Intelligible Risk Stratification Model Based on Pairwise and Size Constrained Kmeans

著者 (6件)： Han Longfei (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Luo Senlin (Information System and Security and Countermeasures Experimental Center, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wang Huaiqing (Information System and Security and Countermeasures Experimental Center, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Pan Limin (Information System and Security and Countermeasures Experimental Center, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Ma Xincheng (Information System and Security and Countermeasures Experimental Center, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Zhang Tiemei (Beijing Institute of Geriatrics, Beijing Hospital, Ministry of Health, Beijing, China)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 21  号： 5  ページ： 1288-1296  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  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： リスクに応じて患者を層別化するシステムを持つことは,臨床疾患予防への鍵。これは異なるリスク層で同定された個体は更なる研究と介入から利益を得ることを可能にした。しかし異なった二人で見積られた同一リスクスコアは同じ更なる研究を必要とするのか、または二者間の類似性健康状態を表すそれら意味しない。一方,ユーザは何がリスク層の大部分は,どれだけ多くの層はリスク層別化で見出される事前分布を知らない。本論文では,提案した対とサイズ制約Kmeans(PSCKmeans)法を同時に類似性測定に基づく高リスク集団をスクリーニングするための限られた教師つき情報とサイズ制約を統合し,数点を有するクラスタを避けるために実現可能であり,平衡成層溶液を得た。中国健康栄養調査公共データセットとフォローアップデータセット上での結果は,提案したPSCKmeans法は自然に糖尿病のリスクを四層に,試験データに期待される~73.8%,85.1%,および0.95%の感度,特異性,および最小の比を達成できることを示した。提案した方法は,八以前の半教師つきクラスタリング方法に遜色なく匹敵し;制約の多形を統一による半教師つきクラスタリングは,ドメインの方が関連性が良好な分配を誘導し,事前知識による新しいカテゴリーを見つけることができることを示した。最後に,このリスク層別化モデルは,臨床疾患のリスク層別化のためのツールを提供し,類似した健康状態を有する人々のための更なる介入に用いることができる。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： *層別 ,  中華人民共和国 ,  クラスタ ,  糖尿病 ,  患者 ,  栄養調査 ,  類似性
準シソーラス用語： 事前知識 ,  健康 ,  類似性測定 ,  事前分布 ,  健康状態 ,  リスクスコア ,  疾病予防 ,  *リスク層別化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  リスク層別化 ,  モデル