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J-GLOBAL ID：201802238364151616   整理番号：18A2024255

尿検査における異なる分類器によるバイオマーカーの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Biomarkers with Different Classifiers in Urine Test*

著者 (2件)： Zhang Haotian (Chongqing Key Laboratory of Colleges and Universities on Micro-Nano Systems Technology and Smart Transducing, Institute of Applied Micro-Nano Science and Technology - IAMNST, Chongqing, China) ,  Dong Tao (Faculty of Technology, Natural Sciences and Maritime Sciences, University College of Southeast Norway, Postboks 235, Kongsberg, 3603, Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 2905-2908  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： 尿試料中のバイオマーカーは臨床診断に広く用いられている。画像処理とデータ解析を含むと,尿検査はその利便性と迅速性のために病院で非常に一般的である。そして,最も重要な理由は,その高い精度評価である。本論文では,良好な性能分類器を見出すことを目的として,異なるアルゴリズムを用いた尿試験装置に対する比色認識を提示した。これらのアルゴリズムは一連のデータを訓練し,試験データを識別するモデルを得ることができる。各分類器の精度は92%を超え,99%であった。認識の最も高い平均精度を持つ分類器はK最近傍であるが,サポートベクトルマシンの性能を見過ごすことはできず,これは蛋白質試験において最良である。これら8つのアルゴリズムを比較するために,Pythonシミュレーションを用いて結果を検証し,各分類器の精度を示した。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： 比色分析 ,  *バイオマーカー ,  アルゴリズム ,  *検尿 ,  画像処理 ,  サポートベクトルマシン ,  データ解析 ,  シミュレーション ,  タンパク質 ,  病院 ,  試験装置
準シソーラス用語： Python ,  精度評価 ,  利便性 ,  臨床診断 , 【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)： 尿検査 ,  分類器 ,  バイオマーカー ,  同定