文献

J-GLOBAL ID：201702225498240327   整理番号：17A1358251

てんかん病脳ネットワークにおけるリンク予測【Powered by NICT】

Link prediction in brain networks with epilepsy disease

著者 (3件)： Yan He (School of Biology & Engineering Guizhou Medical University, Guiyang 55004 China) ,  Yang Fan (School of Biology & Engineering Guizhou Medical University, Guiyang 55004 China) ,  Yu Yunli (Department of Neurology, The Affiliated Hospital of Guizhou Medical University, Guiyang 550025 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NER  ページ： 138-141  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： ノード類似性は複雑なネットワークにおけるリンク確率を意味する。より高い値は相関の強い可能性を示している。本論文では,四つの方法をいくつかの実と模擬ネットワーク上のCN(共通隣接),RA(資源配分),AA(Adamic Adar)とSorensonアルゴリズムを含むノード類似性を評価するために試験した。AUC(曲線下面積)は,それらの予測精度を比較するために設定した。RAは大幅な性能向上を達成し,それを一般化した葉てんかん疾患の周波数依存脳ネットワークに採用したことが分かった。類似性マトリックスを作製し,結果は,RAがノード類似性に基づく先端ノード同定による病理学的機構を明らかにするに役立つ可能性があることを示した。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： *予測 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  類似性 ,  *てんかん ,  資源割付 ,  周波数依存性 ,  *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  病理学
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： てんかん ,  脳ネットワーク ,  リンク ,  予測