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J-GLOBAL ID：201902236249976506   整理番号：19A1186880

改良Gauss過程モデルを用いた季節的インフルエンザの時間伝播予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting temporal propagation of seasonal influenza using improved gaussian process model

著者 (13件)： Chen Shanen (Department of Industrial Engineering and Management, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Xu Jian (IBM Research China, Beijing 100193, China) ,  Wu Yongsheng (Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518073, China) ,  Wang Xin (Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518073, China) ,  Fang Shisong (Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518073, China) ,  Cheng Jinquan (Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518073, China) ,  Ma Hanwu (Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518073, China) ,  Zhang Renli (Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518073, China) ,  Liu Yachuan (Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA) ,  Zhang Li (IBM Research China, Beijing 100193, China) ,  Zhang Xi (Department of Industrial Engineering and Management, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Chen Lili (IBM Research China, Beijing 100193, China) ,  Liu Xiaojian (Shenzhen Center for Disease Control and Prevention, Shenzhen 518073, China)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 93  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インフルエンザは季節的流行に急速に広がり,病院と他の医療費に関するかなりの経済的負担を課す。従って,インフルエンザ発生の予防と公衆衛生の保護において,インフルエンザの伝播を正確に予測することが重要である。多くの現在の研究は,インフルエンザの拡散シミュレーションに焦点を合わせている。しかし,気象変数とインフルエンザ活動の間の依存性を調べた研究はほとんどない。本研究では,インフルエンザ時系列に隠された時間的依存性を捉えるための気象学的影響を考慮した,インフルエンザ予測のためのGauss過程回帰に基づく非パラメトリックモデルを開発した。最も説明的な外部変数を同定するために,L_1正則化を気象因子サブセットを同定するために適用して,3つのタイプの共分散関数を設計して,インフルエンザ活動における非定常および周期的挙動を特性化した。疾患と気象学の依存性は,設計された交差共分散関数を通してモデル化される。最近開発されたインフルエンザ予測の多変量統計モデルとの比較により,中国の深センにおける実際の事例を研究し,提案したモデルを検証した。結果は,著者らの提案したインフルエンザ予測アプローチが,インフルエンザ様疾患の1週間先行予測に関して優れた性能を達成することを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計模型 ,  キャラクタリゼーション ,  正則化 ,  *インフルエンザ ,  高速度 ,  *Gauss過程 ,  *モデル ,  部分集合 ,  公衆衛生 ,  医療費 ,  モデリング ,  *予測 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 多変量 ,  パラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 季節性インフルエンザ ,  時間伝搬 ,  正則化 ,  Gauss過程回帰

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： Gauss過程 ,  モデル ,  季節 ,  インフルエンザ ,  伝播 ,  予測