文献

J-GLOBAL ID：201802234950058657   整理番号：18A0726707

ランダムフォレストを用いた頭蓋内高血圧症の非侵襲的検出【JST・京大機械翻訳】

Non-invasive detection of intracranial hypertension using random forests

著者 (5件)： Wadehn Federico (Signal and Information Processing Laboratory, ETH Zurich, Switzerland) ,  Walser Dario (Signal and Information Processing Laboratory, ETH Zurich, Switzerland) ,  Bohdanowicz Michal (Warsaw University of Technology, Poland) ,  Czosnyka Marek (University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Heidt Thomas (Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CinC  ページ： 1-4  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： 出血性脳卒中または外傷性脳損傷のような種々の病理学において,頭蓋内圧(ICP)は神経損傷を引き起こす点を引き起こすことができて,結果的にモニターされるべきである。しかしながら,現在のICPモニタリング手順の侵襲性は,患者プールを制限する。したがって,頭蓋内高血圧を検出するための非侵襲的スクリーニングツールは,高い価値がある。本研究では,ICPが20mmHgの臨床カットオフ値以上であるかどうかを決定するために,二値分類器を開発した。動脈圧(ABP)と脳血流速度(CBFV)記録は分類装置への唯一の入力として役立つ。ICPと相関すると報告されている18のABPとCBFVの特徴を同定した。36人の外傷性脳損傷患者からの約32時間のABP,CBFVおよび侵襲的ICP記録により,leave-one-out交差検証により異なる二成分分類器を訓練した。ランダム森林分類器は最も安定で正確な予測をもたらし,69.1%の感度と78.3%の特異性をもたらした。これらの有望な結果と特徴をフレームワークに加えることができる容易さは,例えば,静脈圧または近赤外分光法記録から誘導された特徴を含む可能な拡張を示唆する。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： *高血圧症 ,  分類装置 ,  頭蓋内圧 ,  患者 ,  近赤外分光分析 ,  病理学
準シソーラス用語： 静脈圧 ,  特異性 ,  動脈圧 ,  二値分類 ,  侵襲性 ,  外傷性脳損傷 ,  *非侵襲 ,  *頭蓋 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ランダムフォレスト ,  頭蓋 ,  高血圧症 ,  非侵襲的