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J-GLOBAL ID：201802245947916634   整理番号：18A1255333

自動視覚分析分類の分析:癌ゲノミクス領域専門家の対話型可視化タスク推論【JST・京大機械翻訳】

An Analysis of Automated Visual Analysis Classification: Interactive Visualization Task Inference of Cancer Genomics Domain Experts

著者 (3件)： Gramazio Connor C. (Department of Computer Science, Brown University, Providence, RI) ,  Huang Jeff (Department of Computer Science, Brown University, Providence, RI) ,  Laidlaw David H. (Department of Computer Science, Brown University, Providence, RI)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 24  号： 8  ページ： 2270-2283  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  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： 著者らは,マウス相互作用ログ分類が視覚化ツールを助けることができるかどうかを示す。それらのツールがMAGIの評価を通して,どのようにしてそれらのツールを用いているかを理解する。著者らの主要な貢献は,12の視覚分析タスク分類器の評価であり,それは,ゲノミクスと可視化専門家のペアによって作られたタスク推論に対する予測を比較する。著者らの評価は,ほとんどの可視化評価者にアクセス可能な一般的な分類器を用いる:K-最近傍,線形サポートベクトルマシン,およびランダムフォレストである。専門家によって作成された視覚解析タスク分類と比較することによって,単純な自動化タスク分類が最大73パーセントの精度を有し,最大91パーセントの精度で意味のあるログを分離できることを示した。著者らの第2の貢献は,分類予測を用いた一般的なMAGI相互作用傾向の調査であり,生態学的癌ゲノミクス可視化タスクに関する現在の知識を拡大する。著者らの第3の貢献は,自動化タスク分類がどのように反復ツール設計を知らせることができるかについての議論である。これらの寄与は,マウス相互作用ログ解析が,(1)クライアント側焦点ツールのタスク要求を評価するための実行可能な方法であることを示唆し,(2)実験室内観察で典型的に可能となるより大きなスケールの専門家を研究することを可能にし,(3)潜在的ツール評価バイアスを強調する。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： *視覚 ,  *可視化 ,  予測 ,  バイアス ,  自動化 ,  サポートベクトルマシン ,  生態学 ,  相互作用 ,  線形性
準シソーラス用語： 屋内 ,  ログ解析 ,  ランダムフォレスト ,  対話型可視化 ,  *ゲノミクス ,  *視覚分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 視覚分析 ,  分類 ,  分析 ,  癌 ,  ゲノミクス ,  対話型可視化 ,  タスク ,  推論