文献

J-GLOBAL ID：201802223711593596   整理番号：18A1685266

確率的協調表現ベース分類器を用いた糖尿病検出のための改良非侵襲法【JST・京大機械翻訳】

An improved noninvasive method to detect Diabetes Mellitus using the Probabilistic Collaborative Representation based Classifier

著者 (3件)： Shu Ting (Department of Computer and Information Science, Avenida da Universidade, University of Macau, Taipa, Macau, China) ,  Zhang Bob (Department of Computer and Information Science, Avenida da Universidade, University of Macau, Taipa, Macau, China) ,  Tang Yuan Yan (Department of Computer and Information Science, Avenida da Universidade, University of Macau, Taipa, Macau, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 467  ページ： 477-488  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 世界中の多くの政府と健康組織は同じ結論に達しており,Diabetes Mellitusからの人々の数は毎年増加しており,成長し続けている。最近,研究者は,その顔面ブロック特徴を分析することにより,この疾患を検出するための新しい非侵襲的方法を開発した。血液サンプルを分析する従来の診断ツールと比較して,新しい方法は本質的に非侵襲的である。この分野ではまだ解決されていない多くの課題がある。本論文では,顔鍵ブロック色特徴を有する確率的協調表現ベース分類器を用いて,Diabetes Mellitusを検出するための改良非侵襲的方法を提案した。確率論的協調表現ベース分類器を2016年に提案し,確率論的理論と協調表現ベース分類器を結合する結合分類器である。スパース表現に基づく分類装置を,スパース表現ベース分類装置のl_1ノルムを置き換えるために,l_2ノルム関数の使用を通して,スパース表現ベース分類装置から開発した。142人の健康な個人と284人の糖尿病患者から成るデータセットで行った実験結果は,提案した方法が7つの他の分類器より優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  コンピュータ ,  確率論 ,  バイオメトリクス ,  *糖尿病 ,  ノルム
準シソーラス用語： 糖尿病患者 ,  スパース表現 ,  色特徴 ,  健康 ,  *非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 糖尿病 ,  顔鍵ブロック分析 ,  確率的協調表現に基づく分類器 ,  医用バイオメトリクス ,  非侵襲的コンピュータ化疾患検出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率 ,  協調 ,  表現 ,  分類器 ,  糖尿病 ,  非侵襲