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J-GLOBAL ID：201702254752585102   整理番号：17A0464993

サポートベクトルマシンアルゴリズムを用いる肺癌患者からの呼気中の揮発性有機化合物による診断

Diagnosis by Volatile Organic Compounds in Exhaled Breath from Lung Cancer Patients Using Support Vector Machine Algorithm

著者 (8件)： SAKUMURA Yuichi (Aichi Prefectural Univ., Nagakute, JPN) ,  KOYAMA Yutaro (Aichi Prefectural Univ., Nagakute, JPN) ,  TOKUTAKE Hiroaki (Aichi Prefectural Univ., Nagakute, JPN) ,  HIDA Toyoaki (Aichi Cancer Center, Nagoya, JPN) ,  SATO Kazuo (Aichi Inst. of Technol., Toyota, JPN) ,  ITOH Toshio (National Inst. of Advanced Industrial Sci. and Technol. (AIST), Nagoya, JPN) ,  AKAMATSU Takafumi (National Inst. of Advanced Industrial Sci. and Technol. (AIST), Nagoya, JPN) ,  SHIN Woosuck (National Inst. of Advanced Industrial Sci. and Technol. (AIST), Nagoya, JPN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 17  号： 2  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年02月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 呼気のモニタリングは,病気,特に肺癌の早期診断のための非常に魅力的で非侵襲的なスクリーニング技術である。しかしながら,この技術では,呼気が非常に低い濃度(ppbレベル)の多くの重要な揮発性有機化合物(VOC)を含むため,精度が不十分なである。ガスクロマトグラフィー/質量分析計(GC/MS)を用いて肺癌患者および健常者(対照)からの呼気を分析し,肺癌関連の複数のVOCの組み合わせに基づいて肺癌を診断するための統計解析を行った。GC/MS分析を用いて68種のVOCをマーカー種として検出した。VOCの数を減らし,サンプルを分類するためにサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを使用した。5つのVOC(CHN,メタノール,CH3CN,イソプレン,1-プロパノール)の組み合わせは,89.0%のスクリーニング精度に十分であることを観察し,従って,これを肺癌のためのデスクトップGCセンサー分析システムの設計および開発に使用できる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *肺腫瘍 ,  *呼気 ,  *診断 ,  *揮発性有機化合物 ,  *サポートベクトルマシン ,  *計算機アルゴリズム ,  GC-MS分析 ,  スクリーニング ,  *精度 ,  シアン化水素 ,  分類 ,  統計解析 ,  脂肪族アルコール ,  脂肪族化合物 ,  アルカジエン ,  共役ジエン ,  脂肪族ニトリル
準シソーラス用語： 肺癌

分類 (1件)： 腫ようの診断  (GE03020J)

物質索引 (4件)： 1-プロパノール ,  イソプレン ,  アセトニトリル ,  メタノール

タイトルに関連する用語 (5件)： 肺癌 ,  患者 ,  呼気 ,  揮発性有機化合物 ,  診断