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J-GLOBAL ID：201802224432725864   整理番号：18A1033196

可聴範囲予測のためのカスケード再帰ディープネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Cascade recurring deep networks for audible range prediction

著者 (5件)： Nam Yonghyun (Department of Industrial Engineering, Ajou University, Suwon, Korea) ,  Choo Oak-Sung (Department of Otolaryngology, Ajou University School of Medicine, Suwon, Korea) ,  Lee Yu-Ri (Department of Otolaryngology, Ajou University School of Medicine, Suwon, Korea) ,  Choung Yun-Hoon (Department of Otolaryngology, Ajou University School of Medicine, Suwon, Korea) ,  Shin Hyunjung (Department of Industrial Engineering, Ajou University, Suwon, Korea)
資料名： BMC Medical Informatics and Decision Making (Web)  (BMC Medical Informatics and Decision Making (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 56  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7433A  ISSN： 1472-6947  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： 背景:聴覚障害を有する患者が生活の質を向上させるのを助けるために,特定の周波数で音を増幅する。聴力改善に影響を及ぼす変数は,患者の聴力損失の特性,聴力補助の特性,および周波数の特性を含む。2つの前者の特性は研究されているが,全ての3つの特性を利用することにより,聴力利得を予測する研究は限られている。そこで本研究では,聴覚支援の着用から期待される聴覚改善度を提示することができる新しい機械学習アルゴリズムを提案する。【方法】提案したアルゴリズムは,カスケード構造,再帰構造,および深いネットワーク構造から成る。カスケード構造では,周波数帯間の相関を反映する。再帰構造に対して,周波数帯域の1つの特定のネットワークにおける出力変数を,他のネットワークに対する入力変数として再利用した。さらに,それは多くの隠れ層を有する深いネットワーク構造である。著者らは,訓練が2つのフェーズから成るようなカスケード再帰深いネットワークとして,そのようなネットワークを示した。カスケード位相と同調位相。【結果】聴力損失のために治療された2,182人の患者の医療記録に適用されたとき,提案したアルゴリズムは,他のニューラルネットワークから58%まで誤差率を減少させた。結論:提案したアルゴリズムは,信号または逐次データに利用できる新しいアルゴリズムである。臨床的に,提案したアルゴリズムは患者の満足度を満たす医療支援ツールとして役立つ。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再利用 ,  同調 ,  アルゴリズム ,  周波数 ,  聴力 ,  ニューラルネットワーク ,  患者 ,  聴覚 ,  利得 ,  周波数帯 ,  位相 ,  聴覚障害 ,  *ネットワーク ,  音響 ,  *予測

著者キーワード (6件)： 補聴器 ,  聴覚改善 ,  ニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  カスケード構造 ,  再帰構造

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (18件)：

• Hear J; Real-world performance of directional microphone hearing aids; BE Walden, RK Surr, MT Cord; 56; 11; 2003; 40-42; 10.1097/01.HJ.0000292903.94045.f6; CR1;
• J Laryngol Otol; Impact of prognostic factors on recovery from sudden hearing loss; A Ceylan, F Celenk, Y Kemaloğlu, Y Bayazıt, N Göksu, S Özbi; 121; 11; 2007; 1035-1040; 10.1017/S0022215107005683; CR2;
• Ear Hear; Correlates of successful hearing aid use in older adults; CD Mulrow, MR Tuley, C Aguilar; 13; 2; 1992; 108-113; 10.1097/00003446-199204000-00007; CR3;
• Otol Neurotol; Prognostic model for predicting hearing recovery in idiopathic sudden sensorineural hearing loss; L Cvorovic, D Ðeric, R Probst, S Hegemann; 29; 4; 2008; 464-469; 10.1097/MAO.0b013e31816fdcb4; CR4;
• Neural networks for pattern recognition; CM Bishop; Clarendon Press; 1995; CR5;

タイトルに関連する用語 (2件)： 予測 ,  カスケード