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J-GLOBAL ID：201702273323867170   整理番号：17A1494705

ランダムアンダーサンプリングを用いた神経変性疾患の5クラスの鑑別診断【Powered by NICT】

Five-class differential diagnostics of neurodegenerative diseases using random undersampling boosting

著者 (26件)： Tong Tong (Department of Computing, Imperial College London, London, UK) ,  Tong Tong (Laboratory for Computational Neuroimaging, Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, MGH/Harvard Medical School, Charlestown, USA) ,  Ledig Christian (Department of Computing, Imperial College London, London, UK) ,  Guerrero Ricardo (Department of Computing, Imperial College London, London, UK) ,  Schuh Andreas (Department of Computing, Imperial College London, London, UK) ,  Koikkalainen Juha (VTT Technical Research Centre of Finland, Tampere, Finland) ,  Koikkalainen Juha (Combinostics Ltd., Tampere, Finland) ,  Tolonen Antti (VTT Technical Research Centre of Finland, Tampere, Finland) ,  Rhodius Hanneke (Alzheimer Center, Department of Neurology, VU University Medical Centre, Neuroscience Campus Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Barkhof Frederik (Department of Radiology and Nuclear Medicine, VU University Medical Centre, Neuroscience Campus Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Barkhof Frederik (Institutes of Neurology and Healthcare Engineering, UCL, London, UK) ,  Tijms Betty (Alzheimer Center, Department of Neurology, VU University Medical Centre, Neuroscience Campus Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Lemstra Afina W (Alzheimer Center, Department of Neurology, VU University Medical Centre, Neuroscience Campus Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Soininen Hilkka (Department of Neurology, Institute of Clinical Medicine, University of Eastern Finland, Kuopio, Finland) ,  Soininen Hilkka (Department of Neurology, Kuopio University Hospital, Kuopio, Finland) ,  Remes Anne M (Department of Neurology, Institute of Clinical Medicine, University of Eastern Finland, Kuopio, Finland) ,  Remes Anne M (Department of Neurology, Kuopio University Hospital, Kuopio, Finland) ,  Waldemar Gunhild (Department of Neurology, Rigshospitalet, Copenhagen University Hospital, Copenhagen, Denmark) ,  Hasselbalch Steen (Department of Neurology, Rigshospitalet, Copenhagen University Hospital, Copenhagen, Denmark) ,  Mecocci Patrizia (Section of Gerontology and Geriatrics, University of Perugia, Perugia, Italy) ,  Baroni Marta (Section of Gerontology and Geriatrics, University of Perugia, Perugia, Italy) ,  Lotjonen Jyrki (VTT Technical Research Centre of Finland, Tampere, Finland) ,  Lotjonen Jyrki (Combinostics Ltd., Tampere, Finland) ,  Flier Wiesje van der (Alzheimer Center, Department of Neurology, VU University Medical Centre, Neuroscience Campus Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Flier Wiesje van der (Department of Epidemiology and Biostatistics, VU University Medical Centre, Neuroscience Campus Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Rueckert Daniel (Department of Computing, Imperial College London, London, UK)
資料名： NeuroImage: Clinical  (NeuroImage: Clinical)
巻： 15  ページ： 613-624  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3179A  ISSN： 2213-1582  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： 治療決定をしなければならないが,臨床試験の濃縮のための大きな可能性を持っている場合,異なる種類の神経変性疾患の間の識別は,臨床実践において重要なだけでなく。本研究の目的は,四種の最も一般的な神経変性疾患,Alzheimer病,前頭側頭葉変性症,レビー小体型痴呆と血管性痴呆を含む主観的記憶愁訴を有する患者を区別するための分類フレームワークを開発することである。画像(体積の特徴,領域的粒度特徴)と非結像特徴(CSF対策)からの特徴を含む種々のバイオマーカーを,各々の対象に対し抽出した。臨床診療では,異なる痴呆タイプの有病率は不均衡であり,効果的な分類モデルを学習するための課題となっている。,分類器の訓練にためにRUSBoostアルゴリズムの使用を提案し,クラス不均衡学習問題を処理した。さらに,スパース性に基づく多クラス特徴選択法は,分類性能を改善するために提案したフレームワークに統合した。も異なる特徴と領域の重要性を研究するための方法を提供する。500名の被験者のデータセットを用いて,提案したフレームワークは,10倍交差検証法を用いて五クラス分類のための69.3%のバランスのとれた精度,サポートベクトルマシンまたはランダムフォレストを用いた結果よりも有意に良好な75.2%の高精度を達成し,臨床的意思決定を支援するのに提案したフレームワークの実現可能性を実証した。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： 交差検証法 ,  意思決定 ,  認知症 ,  脳血管性認知症 ,  サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  Alzheimer病 ,  特徴選択 ,  *鑑別診断 ,  学習 ,  バイオマーカー ,  画像
準シソーラス用語： 不均衡 ,  前頭側頭葉変性症 ,  *神経変性疾患 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 神経変性疾患 ,  鑑別診断 ,  MRI ,  痴呆 ,  不均衡学習 ,  マルチクラス特徴選択

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (3件)： アンダーサンプリング ,  神経変性疾患 ,  鑑別診断