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J-GLOBAL ID：201702296912815854   整理番号：17A1389208

ワルファリン線量予測のための多目的特徴選択【Powered by NICT】

Multi-objective feature selection for warfarin dose prediction

著者 (2件)： Sohrabi Mohammad Karim (Department of Computer Engineering, Semnan Branch, Islamic Azad University, Semnan, Iran) ,  Tajik Alireza (Department of Computer Engineering, Semnan Branch, Islamic Azad University, Semnan, Iran)
資料名： Computational Biology and Chemistry  (Computational Biology and Chemistry)
巻： 69  ページ： 126-133  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0201B  ISSN： 1476-9271  CODEN： COCHDK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 各分野における意思決定支援システムの応用の増加とともに,医療科学のさまざまな側面でそのようなシステムを用いて成長した。薬物の用量予測は意思決定支援システムを用いて改善できる最も重要な課題の一つである。本論文では,ワルファリン用量予測決定を支援することが提案されている新しい多目的特徴アプローチ。ワルファリンは血栓形成の予防に通常使用される抗凝固剤である。本研究では,ワルファリンを使用するための候補した2013 2015中に,患者553人に実施し,それらのINRは標的範囲であった。線量影響する特徴を実装し,評価した,これは臨床的および遺伝的特性を抽出し,非優越ソート遺伝的アルゴリズム-II(NSGA II)と多目的粒子群最適化(MOPSO)のような多目的最適化手法に基づく特徴選択の新しい方法と共に人工ニューラルネットワークの評価を用いた。多目的最適化法はより特徴選択の古典的手法と比較して精度と性能を示した。さらに,多目的粒子群最適化アルゴリズムでは,非支配ソーティング遺伝的アルゴリズムよりも高い精度を有している。七つの特徴の選択を用いた平均二乗誤差(MSE),二乗平均平方根誤差(RMSE)と平均絶対誤差(MAE)は,MOPSOのそれぞれ0.011,0.1と0.109であった。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： *予測 ,  ニューラルネットワーク ,  抗凝固薬 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *特徴選択 ,  患者 ,  意思決定支援システム ,  遺伝 ,  *放射線量 ,  血栓症 ,  ソーティング ,  ラクトン ,  芳香族縮合化合物 ,  ヒドロキシケトン
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  多目的最適化 ,  多目的粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ワルファリン ,  特徴選択 ,  多目的最適化 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

物質索引 (1件)： ワルファリン

タイトルに関連する用語 (4件)： ワルファリン ,  線量 ,  予測 ,  特徴選択