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J-GLOBAL ID：201802211737392740   整理番号：18A0728570

人工神経回路網を用いた軽度認知障害のライフログに基づく分類【JST・京大機械翻訳】

Lifelog-based classification of mild cognitive impairment using artificial neural networks

著者 (3件)： Lee Sang-ho (Convergence Research Center for Olfaction, DGIST) ,  Kang Won-seok (Convergence Research Center for Olfaction, DGIST) ,  Moon Cheil (Convergence Research Center for Olfaction, DGIST)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICEIC  ページ： 1-2  発行年： 2018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： 認知症の前段階としての軽度認知障害(MCI)の迅速診断と治療は,認知症治療の膨大なコストを減少させるために重要である。本論文の目的は,MCIの早期診断を容易にするためのヒト行動における潜在的特徴を調査することである。ライフログから特定の特徴を抽出するために,12週間にわたり,12人の被験者からFitbitの手首帯着用日と夜間を用いて,活動と睡眠のデータを収集した。これらのデータを,検証のためにSPSS(社会科学に対する統計パッケージ)を用いて解析し,12の有意な特徴の総数を抽出し,さらにこれらの特徴を人工ニューラルネットワーク(ANNs)に基づく分類に用いた。8つの入力ニューロン(抽出された特徴),4つの隠れたニューロン,および出力ニューロン(診断)を有するANNsを,患者を分類するために使用した。結果は,ライフログベースの分類器が健康な対照者からMCI患者を識別するために良好な能力(AUC=0.81±0.08)を有することを示す。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 治療法 ,  認知症 ,  ニューロン ,  患者 ,  早期診断 ,  社会科学 ,  *ニューラルネットワーク ,  ヒト
準シソーラス用語： 健康 ,  SPSS ,  着用 ,  被験者 ,  迅速診断 ,  *ライフログ ,  *軽度認知障害 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工神経回路網 ,  軽度認知障害 ,  ライフログ ,  分類