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J-GLOBAL ID：201902234346534551   整理番号：19A2091188

パーキンソン病診断のためのLSTMおよび畳込みネットワーク探索【JST・京大機械翻訳】

LSTM and Convolution Networks exploration for Parkinson’s Diagnosis

著者 (5件)： Reyes Juan Felipe (i2t Research Group, Universidad Icesi, Cali, Colombia) ,  Steven Montealegre James (i2t Research Group, Universidad Icesi, Cali, Colombia) ,  Castano Yor Jaggy (i2t Research Group, Universidad Icesi, Cali, Colombia) ,  Urcuqui Christian (i2t Research Group, Universidad Icesi, Cali, Colombia) ,  Navarro Andres (i2t Research Group, Universidad Icesi, Cali, Colombia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： COLCOM  ページ： 1-4  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： Parkinson病(PD)は世界中で最も速く成長する神経障害である。Pdは運動変化と行動変化により患者のクオリティオブライフに大きな影響を与える。MS Kinect(R)のような低コストのRGB-Dカメラにおける進歩は,運動データを得るために低コスト装置を使用する可能性を生み出し,歩行解析のような一般的なPD試験を行う。本研究プロジェクトでは,臨床PD診断のための補完としてLSTMと一次元畳込み神経回路網の使用を調査し,これを目的とするPD診断の複雑な過程において医師と専門家を助けるために使用することができた。このために,これらの信号の特徴と時間パターンを自動的に抽出し,いくつかの深い学習モデルを実行し,主な結果として,Conv LSTMモデルは83%の予測精度,83.5%の精度,83.4%の再現性を達成し,PDと非PD歩行サンプルを区別できた。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： ニューロパチー ,  クオリティオブライフ ,  *畳込み ,  *診断 ,  再現性 ,  学習モデル ,  一次元 ,  *Parkinson病 ,  神経回路網 ,  *ネットワーク ,  パラジウム ,  医師
準シソーラス用語： 予測精度 ,  歩行解析 ,  RGB-Dカメラ , 【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 (5件)： パーキンソン病 ,  診断 ,  LSTM ,  畳込み ,  探索