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J-GLOBAL ID：201802273194932520   整理番号：18A0536690

パーキンソン病の診断のための種々の分類アルゴリズムの性能評価【Powered by NICT】

Performance evaluation of various classification algorithms for the diagnosis of Parkinson’s disease

著者 (4件)： Jebakumari V. Sutha (Dept of Computer Science and Engg, Kamaraj College of Engineering and Technology, Virudhunagar, India) ,  Shanthi D. (Dept of Computer Science and Engg, PSNA College of Engineering and Technology, Dindigul, India) ,  Sridevi S. (Dept of Computer Science and Engg, Sethu Institute of Technology, Kariapatti, India) ,  Meha P. (Dept of Computer Science and Engg, Kamaraj College of Engineering and Technology, Virudhunagar, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INCOS  ページ： 1-7  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： パーキンソン病(PD)の連続的増加は,PDの分析医療分野における重要な課題となった。電気筋運動描記法(EMG)と音声信号の両方をもつPD診断のために行った。本論文では,EMG信号を用いたParkinson病の効率的な診断のための分類の種々の方法を提示した。三つの異なる分類法を適用し,比較研究を行った。それぞれニューラルネットワーク(NN),ナイーブBayesとロジスティック回帰した。これら分類器の性能を計算するために適用した異なる評価基準。分類精度は,ナイーブベイズ分類器のための最良であることが分かった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 音声信号 ,  評価基準 ,  *性能評価 ,  *Parkinson病
準シソーラス用語： Bayes分類器 ,  分類精度 ,  ロジスティック回帰分析 ,  分類法 ,  *分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： パーキンソン病 ,  診断 ,  分類アルゴリズム ,  性能評価