文献

J-GLOBAL ID：201702252582864723   整理番号：17A1834608

条件付き確率ベイズの定理を用いた肝癌の予測【Powered by NICT】

Prediction of liver cancer using Conditional probability Bayes theorem

著者 (4件)： Ramkumar N. (Department of IT, Sri Shakthi Institute of Engineering and Technology, Coimbatore, India) ,  Prakash S. (Department of IT, Sri Shakthi Institute of Engineering and Technology, Coimbatore, India) ,  Kumar S. Ashok (Department of IT, Sri Shakthi Institute of Engineering and Technology, Coimbatore, India) ,  Sangeetha K (Department of CSE, SNS College of Technology, Coimbatore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCI  ページ： 1-5  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： 癌は世界における有害疾患の一つである。癌は肺,肝臓,乳房,骨などに普及している肝癌が最も危険な,生涯続けるであろう。肝癌の症状は黄だん,体重の損失,黄色尿,嘔吐,右上腹部痛,汗,発熱,肝拡大した。身体の他の部分からの移動とは別に肝臓で始まる肝癌は原発性肝癌と呼ばれている。身体の全ての他の部分を広がる,最終的に肝臓に達する癌は二次肝癌と呼ばれている。肝臓はヒトの重要な部分の一つである。WHO調査は100,000人のうち,約30人が肝癌であったが,大部分は,アフリカとアジア諸国に影響を及ぼす早かった。今日では,肝臓癌の最も一般的な種類は肝細胞癌と呼ばれる一般的な疾患となり,この特別なは雌よりも雄に影響を与える。肝癌は主としてより多くのアルコール消費に起因して生じる。多くのデータマイニングアルゴリズム,肝癌を予測するために用いられる人工知能概念。肝癌を予測する確率は,WEKAツールを用いたBayes理論を用いて行った。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： 肝細胞癌 ,  アジア ,  黄疸 ,  アフリカ ,  乳房 ,  ヒト ,  *肝臓腫瘍 ,  *Bayes推定 ,  体重 ,  人工知能 ,  嘔吐
準シソーラス用語： アルコール消費 ,  原発性肝癌 ,  右上腹部痛 ,  *条件付確率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 条件付き確率 ,  ベイズの定理 ,  肝癌 ,  予測