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J-GLOBAL ID：201802282827323694   整理番号：18A0161588

転移学習を用いた高齢者における早期疾患認識【Powered by NICT】

Early illness recognition in older adults using transfer learning

著者 (3件)： Gargees Rayan (Electrical and Computer Engineering, Department, University of Missouri-Columbia, Columbia, Missouri, USA) ,  Keller James (Electrical and Computer Engineering, Department, University of Missouri-Columbia, Columbia, Missouri, USA) ,  Popescu Mihail (Health Management and Informatics, Department, University of Missouri-Columbia, Columbia, Missouri, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIBM  ページ： 1012-1016  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： 連続,非侵襲的特別養護老人ホーム監視システムを利用した高齢者における疾患の初期徴候を予測する生活の質を増加させ,ケアのコストを減少させることが示されている。疾患予測は,運動と床のようなセンサデータに基づいており,サポートベクトルマシン(SVM)あるいはk最近傍(kNN)のようなアルゴリズムを使用する。センサネットワークのための開発予測アルゴリズムにおける最大の挑戦の一つは新しいものの挙動を予測するための以前の住民からの知識を活用している。本論文では,断面研修医トレーニング問題に対処するための移動学習アプローチを採用した。TigerPlace,コロンビア,MOの退職者コミュニティ,アパートは運動と層センサの無線ネットワークと一致しそこから三人の居住者に関する遡及的研究を行うことにより,提案手法を検証した。病の毎日の有無,グランドトルースを自家製の電子医療記録(EMR)システムから看護訪問報告を用いた人手評価した。本研究では,移動学習SVM法は三人の住民のための他の三つの方法,SVM,1クラスSVM,1クラスkNN,0.74,0.52,0.60および0.62の曲線(AUC)下の平均面積をもたらすより優れていた。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： アルゴリズム ,  特別養護老人ホーム ,  センサネットワーク ,  予測 ,  集合住宅 ,  住民 ,  監視装置 ,  *老人 ,  センサ ,  クオリティオブライフ ,  *学習 ,  電子カルテ ,  サポートベクトルマシン ,  コミュニティ ,  病歴
準シソーラス用語： *転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 転移学習 ,  早期 ,  疾患