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J-GLOBAL ID：201902230025384682   整理番号：19A1935449

手書き解析によるパーキンソン病の自動診断: デカルト遺伝的プログラミングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Automatic Diagnosis of Parkinson Disease through Handwriting Analysis: A Cartesian Genetic Programming Approach

著者 (3件)： Senatore Rosa (Natural Computation Lab, DIEM, Universita` degli Studi di Salerno) ,  Della Cioppa Antonio (Natural Computation Lab, DIEM, Universita` degli Studi di Salerno) ,  Marcelli Angelo (Natural Computation Lab, DIEM, Universita` degli Studi di Salerno)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CBMS  ページ： 312-317  発行年： 2019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： 非侵襲的で自動的な技術による早期疾患同定は,過去数十年間に科学的コミュニティにより関心を集めている。この背景において,パーキンソン病(PD)は,それが重症で進行性の神経変性疾患であり,したがって,早期診断がより迅速で効果的な介入戦略を提供するという点で特別な注意を受けている。これにより,患者の余命に影響を与えることができる。しかし,医師によるコンピュータに基づく診断の受け入れは,システムにより採用されたルールを明示しない,人工ニューラルネットワークやサポートベクトルマシンのような,最も実行されるシステムにより実装されるブラックボックスアプローチにより妨げられている。この文脈において,PD患者と健常対照者によって実行される手書きの分析を通して,PDを自動的に同定することを目的としたデカルト遺伝的プログラミングを提案する。そのようなアプローチの使用は,分類の明示的モデルを推論することを可能にし,同時に正しい診断に関連する特徴の適切な部分集合を自動的に同定することができるという点で特に興味深い。公開されているPaHaWデータセットに含まれる手書きサンプルから抽出された特徴について,このアプローチを評価した。実験結果は,著者らのアプローチが最先端の方法と有利に比較し,より重要なことに,分類基準の明示的モデルを提供することを示した。Copyright 2019 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： ブラックボックス ,  *Parkinson病 ,  ニューラルネットワーク ,  医師 ,  コンピュータ ,  早期診断 ,  モデリング ,  *遺伝的プログラミング ,  サポートベクトルマシン ,  部分集合 ,  コミュニティ ,  ヒト
準シソーラス用語： 余命 ,  神経変性疾患 ,  非侵襲 ,  *自動診断 ,  *手書き , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 手書き ,  解析 ,  パーキンソン病 ,  自動診断 ,  遺伝的プログラミング