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J-GLOBAL ID：201802290607163989   整理番号：18A1971477

データマイニング技術の脳卒中に関する研究への応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Data Mining Technology in Stroke Related Research

著者 (2件)： Na Dire・aiziretiaili (844000,喀什 喀什地区第一人民医院神経内科) ,  Liu Yumin (武漢大学中南医院神経内科)
資料名： Zhongguo Cuzhong Zazhi  (Zhongguo Cuzhong Zazhi)
巻： 13  号： 8  ページ： 881-886  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3953A  ISSN： 1673-5765  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 脳卒中は高発病率、高死亡率、高障害率の疾病であり、人類の健康を脅かし、生存の質を下げる。国内外の脳卒中データベース及び病院情報システムは大量の脳卒中患者の臨床及びフォローアップ資料を提供する。データマイニングは知能時代の新技術として、大量の臨床資料をより効率的に分析でき、脳卒中の病因、診断、治療効果及び予後などの研究を行う。本論文では、2つの部分にデータマイニング技術の脳卒中に関する研究における応用を紹介する。1データマイニング技術は臨床資料の基本ステップを分析し、この部分ではデータ分析過程の一般手順及び常用データマイニング予測モデルを重点的に検討した。2データマイニング技術の脳卒中に関する研究における応用例、この部分では、現在国内外のデータマイニング技術に基づく脳卒中に関する研究をまとめ、6種類の応用可能なデータマイニングの研究テーマを列挙した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  予測モデル ,  病因 ,  データベース ,  死亡率 ,  *データマイニング ,  *脳卒中 ,  脳卒中患者 ,  病院情報システム ,  *データマイニング技術 ,  モデル
準シソーラス用語： 臨床効果 ,  フォローアップ ,  発生率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  電気式制御機器  (IC02020Y) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング技術 ,  脳卒中 ,  研究 ,  応用