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J-GLOBAL ID：201802251662195464   整理番号：18A0726534

経カテーテル大動脈弁移植における症例ベース推論のための類似性尺度の研究【JST・京大機械翻訳】

Study of similarity measures for case-based reasoning in transcatheter aortic valve implantation

著者 (6件)： Feuillatre Helene (INSERM U1099, Rennes, France) ,  Auffret Vincent (INSERM U1099, Rennes, France) ,  Castro Miguel (INSERM U1099, Rennes, France) ,  Le Breton Herve (INSERM U1099, Rennes, France) ,  Garreau Mireille (INSERM U1099, Rennes, France) ,  Haigron Pascal (INSERM U1099, Rennes, France)
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： 事例ベース推論(CBR)は,類似の現在の問題を解決するために以前の経験を使用する。基本的仮説は,類似のケースが類似の解を持つべきであるということである。経カテーテル閉鎖弁移植(TAVI)の症例において,CBRは,手術者が処置を計画するのを助けることができた。4つのステップは,CBR:検索,再利用,修正,保持を構成する。便利な類似性測度(SM)を定義することは,検索段階において不可欠である。本研究は,異なる類似性測度と属性選択の性能を分析することを目的とした。一般的に,検索ステップにおいて,標準加重不均一類似性測度(WHSM)を用いて,k-最近傍アルゴリズムと関連させた。WHSMに基づいて,著者らは,TAVIのための意思決定支援に専用のSMsの新しい定義を考慮した。それらは,臨床決定木を通して属性選択と体重決定を含む。SMsの性能を,leave-one-out交差検証を有する100例のセットについて評価した。結果は,CBR検索プロセスが専用のSMsを用いることにより改善できることを示した。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： *大動脈弁 ,  事例ベース推論 ,  体重 ,  CASE ,  *カテーテル ,  *類似性 ,  再利用 ,  ディシジョンツリー ,  測度 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 意思決定支援 ,  加重 ,  属性選択 ,  経カテーテル大動脈弁留置術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： カテーテル ,  大動脈弁 ,  移植 ,  症例 ,  推論 ,  類似性 ,  尺度 ,  研究