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J-GLOBAL ID：201902256994012464   整理番号：19A0525343

ランダムフォレストアプローチを用いた高リスク妊娠における高血圧症の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting hypertensive disorders in high-risk pregnancy using the random forest approach

著者 (5件)： Moreira Mario W. L. (Instituto de Telecomunicac,oes, Universidade da Beira Interior, Covilha, Portugal) ,  Rodrigues Joel J. P. C. (Instituto de Telecomunicac,oes, Universidade da Beira Interior, Covilha, Portugal) ,  Oliveira Antonio M. B. (Instituto Federal de Educac,ao, Cie^ncia e Tecnologia do Ceara ́ (IFCE), Aracati, Brazil) ,  Saleem Kashif (Center of Excellence in Information Assurance (CoEIA), King Saud University (KSU), Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia) ,  Neto Augusto J. Venancio (Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Natal, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 1-5  発行年： 2017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： 妊娠に伴う高血圧症の発生率は妊娠および出産時の母体および胎児死亡の増加に有意に寄与する。その高い発生率といくつかの合併症により,この障害の研究は,その予防を決定し,治療伝導を改善する試みにおいて多くの研究を受けている。この文脈において,本論文は,ランダムフォレスト(RF)と呼ばれるデータマイニング(DM)技術を用いて,これらの障害の早期同定へのヘルスケアに適用した。提案したモデルの性能を評価するために,モデリング,性能評価,および他のDM法との比較も示した。結果は,RF分類器が規則的な性能を有し,他の実験分類器と比較して,慢性高血圧症に重ね合わせた子癇前症の予測において真の陽性率(TP率)と再現性に対して最良の値を示すことを示した。高血圧性疾患を予測するための良好な性能を見出すにもかかわらず,他のツリーベースの方法は他のDM技術と同様に評価する必要がある。高血圧症を患う妊婦の信頼できる情報を発見することは,主にこれらの死亡の99%が発生する発展途上国において,死亡の高率を減少させるための重要な経路である。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： モデリング ,  合併症 ,  再現性 ,  *高血圧症 ,  治療法 ,  データマイニング ,  妊婦 ,  胎児死亡 ,  発展途上国
準シソーラス用語： 陽性率 ,  子癇前症 ,  慢性化 ,  母体 ,  出産 ,  *ランダムフォレスト , 【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 (3件)： 高リスク妊娠 ,  高血圧症 ,  予測