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J-GLOBAL ID：201702240713722765   整理番号：17A1650510

疾患データモデルのための共有と評価普遍的アーキテクチャに向けて【Powered by NICT】

Towards a universal architecture for disease data models sharing and evaluation

著者 (2件)： Ali-Eldin Amr M. T. (Leiden Institute of Advanced Computer Science, Leiden University, Leiden, the Netherlands) ,  Hafez Eman Abdelrazek (Rheumatology and Rehabilitation Department, Faculty of Medicine, Mansoura University, Mansoura, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISNCC  ページ： 1-6  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： 通常,医学研究者は,それらの研究実験の要求に合致する疾患データの鉛直分布を見つけるために面倒を見出した。本論文では,医学研究者は患者の機密情報を除去後の疾患データプロファイルを共有することができる機能的アーキテクチャを提案した。添加では,提案したアーキテクチャは,研究者の間で共同議論を促進するいくつかの特徴を備えている。に加えて,疾病データセットの分析とモデリングのための採用したいくつかの機械学習技術。このようにして,医学研究者は良好な協力と大きな患者試料より正確で代表的な結果を得るための研究を行うことができることが期待される。アーキテクチャの主な機能を紹介した。アーキテクチャの一成分,評価エンジンである,研究者のためのツールとしての利点を示しMatlabを用いて実施した。若年性特発性関節炎として知られている慢性疾患のためのモデルを解析することの事例を研究した。得られた結果は,提案した方法の適用性と有効性を示した。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： 患者 ,  *データモデル ,  適応性 ,  モデリング ,  鉛直分布 ,  *計算機アーキテクチャ ,  *モデル
準シソーラス用語： 慢性疾患 ,  MATLAB ,  機械学習技術 ,  機密情報 ,  医学研究 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  データ保護  (JD01020V) ,  腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 疾患 ,  データモデル ,  共有 ,  評価 ,  アーキテクチャ