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J-GLOBAL ID：201802232079851227   整理番号：18A1384528

パーキンソン病における歩行動態のテンソル分解【JST・京大機械翻訳】

Tensor Decomposition of Gait Dynamics in Parkinson’s Disease

著者 (2件)： Pham Tuan D. (Department of Biomedical Engineering, Linkoping University, Linkoping, Sweden) ,  Yan Hong (Department of Biomedical Engineering, Linkoping University, Linkoping, Sweden)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 65  号： 8  ページ： 1820-1827  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 【目的】パーキンソン病における歩行の研究は,それが疾患の複雑な神経系と生理学的挙動に洞察を提供することができるので,重要であり,その理解は,治療を改善し,代替神経リハビリテーションプログラムの効果的な開発に導くことができる。本論文は,Parkinson病における歩行動力学の多チャネルまたはマルチセンサデータ解析のための効果的な計算法を紹介することを目的とした。方法:高次元解析のための行列ベース解析の一般化であるテンソル分解のモデルを,Parkinson病と健常対照コホートの間の歩行力のマルチセンサ時系列を識別するために設計した。結果:PhysioNetデータベースを用いたテンソル分解モデルから得られた実験結果は,2つのコホートのいくつかの識別特性を示し,種々の交差検証下で100%の感度と100%の特異性の達成を示した。結論:テンソル分解は,パーキンソン病患者におけるマルチセンサ時系列のモデリングと分析のための有用な方法である。重要性:テンソル分解因子はパーキンソン病の生理学的マーカーとして潜在的に使用でき,疾患進行の早期予測を提供できる機械学習のための有効な特徴である。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： データベース ,  モデリング ,  機械学習 ,  予測 ,  データ解析 ,  母集団 ,  患者 ,  *歩行 ,  *Parkinson病
準シソーラス用語： 疾患進行 ,  特異性 ,  マルチセンサ ,  マルチチャネル ,  神経 ,  *テンソル分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： パーキンソン病 ,  歩行 ,  テンソル分解