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J-GLOBAL ID：201702250872777879   整理番号：17A1176364

ランダムフォレストを用いた変形性膝関節症とその識別パラメータ【Powered by NICT】

Detecting knee osteoarthritis and its discriminating parameters using random forests

著者 (8件)： Kotti Margarita (Musculoskeletal (MSK) Laboratory, Division of Surgery, Department of Surgery and Cancer, Faculty of Medicine, Imperial College London, Charing Cross Hospital, London W6 8RF, UK) ,  Kotti Margarita (Brain Behaviour Laboratory, Department of Bioengineering, Imperial College London, SW7 2AZ London, UK) ,  Duffell Lynsey D. (Musculoskeletal (MSK) Laboratory, Division of Surgery, Department of Surgery and Cancer, Faculty of Medicine, Imperial College London, Charing Cross Hospital, London W6 8RF, UK) ,  Duffell Lynsey D. (Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London, Gower Street, WC1E 6BT London, UK) ,  Faisal Aldo A. (Brain Behaviour Laboratory, Department of Bioengineering, Imperial College London, SW7 2AZ London, UK) ,  Faisal Aldo A. (Department of Computing, Imperial College London, SW7 2AZ London, UK) ,  Faisal Aldo A. (MRC Clinical Sciences Centre, Faculty of Medicine, Imperial College London, Hammersmith Hospital Campus, London, UK) ,  McGregor Alison H. (Musculoskeletal (MSK) Laboratory, Division of Surgery, Department of Surgery and Cancer, Faculty of Medicine, Imperial College London, Charing Cross Hospital, London W6 8RF, UK)
資料名： Medical Engineering and Physics  (Medical Engineering and Physics)
巻： 43  ページ： 19-29  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3332A  ISSN： 1350-4533  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,変形性膝関節症の自動検出の問題に取り組んでいる。計算機システムは体内動態を入力とし,だけでなく変形性膝関節症の存在,文献で行われた以前の推定ばかりでなく,最も判別パラメータと共にこの決定が達成されたかに関するルールのセットを出力として生成することを構築した。これは医療と工学的アプローチの間の解釈可能性のギャップを埋めた。は,変形性膝関節症と健常者47名の47名の被験者からの歩行データを収集した。変形性関節症対象者は,病院の臨床とGP手術から募集した,年齢と性別は地域社会の健康な被験者を一致した。対象は圧電3成分力センサを持つ二つの床反力計を装備した歩道上を歩行した。垂直,前後,側方地盤反力のパラメータ,平均値,プッシュオフ時間および傾斜のような,を抽出した。ランダムフォレスト回帰は,変形性膝関節症の程度にルール誘導を介してこれらのパラメータを地図化した。一般化能力を高めるために,被験者プロトコルを採用した。5倍交差検証精度は72.61%±4.24%であった。は3段階以下のデータセットを適切に解析すると信頼性のある臨床尺度は,ルールベースアプローチで抽出できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 病院 ,  計算機システム ,  地盤反力 ,  薬物動力学 ,  歩行 ,  *変形性膝関節症 ,  プロトコル ,  変形性関節症 ,  信頼性
準シソーラス用語： 床反力計 ,  力センサ ,  被験者 ,  健常者 ,  判断能力 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 膝変形性関節症 ,  機械学習 ,  ランダムフォレスト ,  地面反力

分類 (3件)： 運動器系疾患の治療一般  (GG05010S) ,  運動器系の疾患  (GG03000T) ,  食品一般  (FJ01010Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： ランダムフォレスト ,  変形性膝関節症 ,  識別 ,  パラメータ