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J-GLOBAL ID：201902217455730651   整理番号：19A2230577

人工神経回路網は女性における骨粗鬆症リスクの自己検査を最適化する【JST・京大機械翻訳】

Artificial neural network optimizes self-examination of osteoporosis risk in women

著者 (11件)： Meng Jia (Department of General Medicine, The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, China) ,  Sun Ning (Office of Academic Research, Ningbo Health Career Technical College, Ningbo, China) ,  Chen Yali (Department of Spine Surgery, The Affiliated Hospital of Medical School of Ningbo University, Ningbo, China) ,  Li Zhangming (Chi-Biotech Co. Ltd., Shenzhen, China) ,  Cui Xiaomeng (School of Measurement-Control Tech & Communications Engineering, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China) ,  Fan Jingxue (Department of General Medicine, The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, China) ,  Cao Hailing (Department of General Medicine, The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, China) ,  Zheng Wangping (Department of Spine Surgery, The Affiliated Hospital of Medical School of Ningbo University, Ningbo, China) ,  Jin Qiying (Department of Spine Surgery, The Affiliated Hospital of Medical School of Ningbo University, Ningbo, China) ,  Jiang Lihong (Department of General Medicine, The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, China) ,  Zhu Wenliang (Department of Pharmacy, The Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, China)
資料名： Journal of International Medical Research  (Journal of International Medical Research)
巻： 47  号： 7  ページ： 3088-3098  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0238A  ISSN： 1473-2300  CODEN： JIMRBV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 【目的】本研究は,アジア人(OSTA)スコアのためのOsteoporosis自己評価ツールの最適化における人工神経回路網(ANN)の応用を研究することを目的とした。【方法】OSTAスコアは,2つの病院(2つの中国の都市,ハルビンと寧波の各々で1つ)で二重エネルギーX線吸収測定検査を受けた各女性参加者のために算出された。ANNモデルを,入力として年齢と体重,および出力として大腿骨頚部Tスコアを用いて構築した。ANNとOSTAスコアの共同適用による骨粗鬆症リスクスクリーニングを,受信者動作特性曲線分析によって評価した。結果:二重エネルギーX線吸収法で測定した大腿骨頚部骨粗鬆症の女性のほぼ90%は,≧60歳であった。年齢および体重が入力およびOSTAスコアを有するANNは,それぞれ78.8%および78.3%の精度率で骨粗鬆症を同定した。しかし,両方法は60歳未満の女性で骨粗鬆症を同定できなかった。OSTAスコア単独と比較して,2つのツールの併用は,80歳以上の女性の間で骨粗鬆症認識率を増加させた。結論:OSTAスコア媒介骨粗鬆症リスクスクリーニングは,60歳以上の女性に限定されるべきである。ANNとOSTAの共同適用は,80歳以上の中国人女性の間で骨粗鬆症リスクスクリーニングを改善した。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： X線吸収 ,  都市 ,  *最適化 ,  *骨粗鬆症 ,  体重 ,  リスク評価 ,  老人 ,  自己評価 ,  *女性 ,  *ヒト ,  骨密度 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 中国人 ,  二重エネルギーX線吸収法 ,  大腿骨頚部 ,  スコア , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 高齢者 ,  吸収測定 ,  骨密度 ,  自己評価 ,  閉経後 ,  骨粗鬆症 ,  リスク評価 ,  人工知能

分類 (2件)： 運動器系の疾患  (GG03000T) ,  運動器系の診断  (GG02000M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工神経回路網 ,  女性 ,  骨粗鬆症 ,  リスク ,  自己検査 ,  最適化