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J-GLOBAL ID：201702262204149325   整理番号：17A1492632

EEG分類前特徴選択はAlzheimer病の診断を支援する【Powered by NICT】

Feature selection before EEG classification supports the diagnosis of Alzheimer’s disease

著者 (5件)： Trambaiolli L.R. (Center of Mathematics, Computing and Cognition, Universidade Federal do ABC, Santo Andre, Brazil) ,  Spolaor N. (Laboratorio de Bioinformatica, Centro de Engenharia e Ciencias Exatas, Universidade Estadual do Oeste do Parana, Foz do Iguacu, Brazil) ,  Lorena A.C. (Instituto de Ciencia e Tecnologia, Universidade Federal de Sao Paulo, Sao Jose dos Campos, Brazil) ,  Anghinah R. (Reference Center for Cognitive Disorders, Hospital das Clinicas, University of Sao Paulo, Rua Arruda Alvim 206, Sao Paulo, Brazil) ,  Sato J.R. (Center of Mathematics, Computing and Cognition, Universidade Federal do ABC, Santo Andre, Brazil)
資料名： Clinical Neurophysiology  (Clinical Neurophysiology)
巻： 128  号： 10  ページ： 2058-2067  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1155A  ISSN： 1388-2457  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： 多くの意思決定支援システムでは,いくつかの入力特徴は診断に限界あるいは無関係なことができるが,他のものは相互に重複することができた。,特徴選択(FS)アルゴリズムは,relevant/non冗長な特徴を見出すためにしばしば検討されている。本研究は,アルツハイマー病(AD)のEEGベースの診断に適用したFSアプローチの妥当性を評価し,以前の臨床所見と選択された特徴を比較することを目的とした。八種類のFSアルゴリズムはAD患者22人および12人の健康な年齢対応対照者からのEEGスペクトル測定に適用した。FS寄与は選択された特徴によって記述されたデータセットで構築されたサポートベクトルマシン分類器の葉1例精度を考慮して評価した。フィルタサブセット評価法は患者一人当たりの基準(精度91.18%)と時代(85.29±21.62%)の両方に最良の性能改善を達成し,元の特徴の88.76±1.12%を除去した。全てのアルゴリズムは,αおよびβバンドは関連する特徴,文献からの以前の結果と一致しであることを見出した。生物学的にもっともらしいEEGデータセットは,前処理FS段階による改善された精度を達成することができた。の結果は,AD臨床診断を支援する潜在的バイオマーカーを明らかにするために,FSと分類技術は魅力的な相補的ツールであることを示唆した。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： 意思決定支援システム ,  バイオマーカー ,  アルゴリズム ,  *特徴選択 ,  前処理 ,  サポートベクトルマシン ,  *Alzheimer病 ,  患者
準シソーラス用語： 臨床診断 ,  評価法 ,  スペクトル測定 ,  健康 ,  臨床所見 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 特徴選択 ,  痴呆 ,  アルツハイマー病 ,  脳波 ,  パターン認識

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： EEG ,  分類 ,  特徴選択 ,  Alzheimer病 ,  診断 ,  支援