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J-GLOBAL ID：201802279527055047   整理番号：18A2109805

ロジスティックモデルツリーを用いた不安障害のルール生成と予測【JST・京大機械翻訳】

Rule generation and prediction of Anxiety Disorder using Logistic Model Trees

著者 (4件)： Dmonte Silviva (Computer Department, Universal College of Engineering, Palghar, India) ,  Tuscano Grinal (Computer Department, St. Francis Institute of Technology, Mumbai, India) ,  Raut Leena (Computer Department, Universal College of Engineering, Palghar, India) ,  Sherkhane Snehal (Computer Department, Universal College of Engineering, Palghar, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSCET  ページ： 1-4  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： 不安障害は,心理学的および身体的健康に影響を及ぼす可能性がある将来の不確実性に関する過剰な心配,不安および恐怖によって特徴付けられる精神病のタイプである。それは,脳の領域,すなわち,恐怖反応を制御する扁桃体により引き起こされる。不安障害に対する利用可能な治療の中で,認知行動療法は,患者のライフスタイル,彼らの習慣,それらの環境などが精神科医により研究され,それらに関連するコンサルティングが与えられる最良の治療である。患者のライフスタイルを研究するために,データマイニングは,文脈データを患者から集めることができる解決策であり,ルールに関するストレスを発生させることができる。また,患者の精神衛生に影響を及ぼす実際の理由を見出し,患者に適切な治療を与えるために,医療従事者を助けることができる。本研究の主な目的は,医学社会を支援するためにロジスティックモデルツリーを用いて,ルールに関する関連ストレスを生成し,患者のストレスレベルを予測するための新しいアプローチを提供することである。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： ライフスタイル ,  心理学 ,  精神病 ,  患者 ,  認知行動療法 ,  精神衛生 ,  医療従事者 ,  *不安神経症 ,  データマイニング ,  扁桃核 ,  不確実性
準シソーラス用語： 精神科医 ,  身体的健康度 ,  ルール抽出 ,  *ロジスティックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 不安障害 ,  ルール生成 ,  予測