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J-GLOBAL ID：201802230482318417   整理番号：18A0161609

計算した類似性測度を伴う疾患の幾何学的マッピング【Powered by NICT】

Geometrical mapping of diseases with calculated similarity measure

著者 (3件)： Yaguchi Yuichi (University of Aizu, Fukushima, Japan) ,  Omura Mai (Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan) ,  Okumura Takashi (National Institute of Public Health, Saitama, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIBM  ページ： 1131-1134  発行年： 2017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： 疾患類似性は医学の様々な側面への応用可能性を持つ有用な尺度である。左様な用途の1つに,二次元平面における疾患のマッピング,「ピボットとクラスタ戦略」と呼ばれる有用な診断注意喚起法の基礎であるしかし,類似性測度を用いた疾患のマッピングはまだ検討されていない。本論文では,このようなマッピングを調査し,その基本特性を定量化した。最初の機械学習アプローチを用いた1,550疾患の相互類似性データを収集した。計算した類似性データは,「多次元スケーリング」アルゴリズムを用いた疾患をマップするために用いた。定量的解析は,マップ上の全ての疾患を発現することは困難であるが,まだ項目間の類似性情報を示すことが分かった。そして,入力を制限することにより,このアルゴリズムは実際に良好に機能した。我々の知る限りでは,これは臨床診療における使用のための平面上の疾患の自動マッピングを調べた最初の研究である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 二次元 ,  アルゴリズム ,  高次元 ,  クラスタ ,  *測度 ,  機械学習 ,  *類似性 ,  定量的分析
準シソーラス用語： 診療 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 計算 ,  類似性 ,  測度 ,  疾患 ,  幾何学 ,  マッピング