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J-GLOBAL ID：201702271300093050   整理番号：17A1274595

糖尿病と心血管疾患の分類のための機械学習技法【Powered by NICT】

Machine learning techniques for classification of diabetes and cardiovascular diseases

著者 (3件)： Alic Berina (Genetics and Bioengineering International Burch University Sarajevo, Bosnia and Herzegovina) ,  Gurbeta Lejla (Verlab Ltd. Sarajevo) ,  Badnjevic Almir (Verlab Ltd. Sarajevo)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MECO  ページ： 1-4  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： 本論文では,人工ニューラルネットワーク(ANN)とBayesネットワーク(BN)を用いた糖尿病と心血管疾患(CVD)の分類における機械学習技術の概要を紹介した。比較分析は,2008~2017年に発表されている選択された論文で行った。選択された論文におけるANNの最も一般的に使用される型はLevenberg-Marquardt学習アルゴリズムを用いた多層フィードフォワードニューラルネットワークである。一方,BNの最も一般的に使用される型は糖尿病とCVDの分類のための最高の正確度を示し,99.51%と97.92%レトロスペクティブNa’ive Bayesネットワークである。さらに,観察されたネットワークの平均精度の計算は,ANN,ANNに適用した場合糖尿病および/またはCVD分類においてより正確な結果を得るために高い可能性があることを示しているを用いて良好な結果を示した。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： ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  *糖尿病 ,  多層 ,  *心血管疾患 ,  *機械学習
準シソーラス用語： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  比較分析 ,  機械学習技術 ,  信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 糖尿病 ,  心血管疾患 ,  分類 ,  機械学習 ,  技法