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J-GLOBAL ID：201802231127088846   整理番号：18A2023682

ICUSにおける誤警報低減に対するShapley値に基づく特徴選択法 遺伝的アルゴリズムアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Feature Selection Method Based on Shapley Value to False Alarm Reduction in ICUs A Genetic-Algorithm Approach

著者 (3件)： Zaeri-Amirani Mohammad (School of Informatics, Computing and Cyber Systems, Northern Arizona University, Flagstaff, AZ, 86011) ,  Afghah Fatemeh (School of Informatics, Computing and Cyber Systems, Northern Arizona University, Flagstaff, AZ, 86011) ,  Mousavi Sajad (School of Informatics, Computing and Cyber Systems, Northern Arizona University, Flagstaff, AZ, 86011)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 319-323  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： 集中治療室(ICU)における高い誤警報率は,近年の最も重要な医学的課題の1つとして同定されている。これにより,多くの偽または非緊急警報により臨床スタッフを圧倒し,真の警報の可能性を強化することによりケアの質を低下させるとともに,患者に対するせん妄,ストレス,睡眠枯渇および免疫システムを低下させることができる。臨床診療における誤警報の1つの主要な原因は,異なる装置から収集した信号を個別に処理して警報を誘発することである。一方,1つの装置から収集した信号が雑音または運動アーチファクトによって破壊されるというかなりの機会が存在する。本論文では,様々な監視装置から収集された信号を通して最も有益なバイオマーカーを同定する遺伝的アルゴリズムに基づく,低計算量の複雑で正確なゲーム理論的特徴選択法を提案した。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： *警報 ,  雑音 ,  *特徴選択 ,  せん妄 ,  ICU【医療】 ,  ゲーム理論 ,  バイオマーカー ,  計算量 ,  患者 ,  監視装置 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 診療 ,  看護の質 ,  *Shapley値 ,  *誤警報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 誤警報 ,  Shapley値 ,  特徴選択 ,  遺伝的アルゴリズムアプローチ