文献

J-GLOBAL ID：201802283890888974   整理番号：18A1677513

多発性硬化症予測と評価アプローチ:比較フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Multiple Sclerosis Prediction and Assessment Approaches: A Comparison Framework

著者 (4件)： Faisal Muhammad (College of Computer Science & Engineering King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, Saudi Arabia) ,  Ahmed Moataz (College of Computer Science & Engineering King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, Saudi Arabia) ,  Ahmed Adel (College of Computer Science & Engineering King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, Saudi Arabia) ,  Bunyan Reem F. (Neurosciences Center King Fahd Specialist Hospital, Dammam, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GCCCE  ページ： 1-9  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： 多発性硬化症(MS)は中枢神経系の複雑な神経障害である。それは神経機能の進行性損失をもたらし,患者の障害を生じる。これは,患者と社会の両方に対する高いコストも引き起こす。MSの病因は不明であり,疾患の進行を予測することは困難である。この問題に対処するために提案された多くの機械学習ベースのアプローチがある。しかしながら,この疾患をより良く理解するための新しい方法と戦略を進化させる研究者を導くために使用できる枠組みはない。これは,一般的およびMSにおける病気の予測を試みる以前の研究と,特に機械学習アプローチを用いてその進歩を研究することを動機づけた。著者らの目的は,現在のアプローチを比較し,研究のこの分野に存在するギャップを同定することである。現在のアプローチの系統的な比較を可能にするために,集合属性から成る評価フレームワークを開発した。これらの属性は,既存のアプローチの徹底的な分析と顕著な神経科医との相談に基づいて同定された。本論文は,フレームワークに対する多くの代表的機械学習疾患アプローチを論じた。議論の分析は将来の研究のためのいくつかの未解決の問題を強調する。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： 機械学習 ,  *予測 ,  ニューロパチー ,  患者 ,  中枢神経系 ,  病因 ,  *多発性硬化症
準シソーラス用語： 神経機能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多発性硬化症 ,  予測 ,  評価 ,  フレームワーク