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J-GLOBAL ID：202002214052538097   整理番号：20A0336186

涙液Raman分光法と異なる分類アルゴリズムを用いた眼疾患の迅速非侵襲スクリーニング【JST・京大機械翻訳】

Rapid, noninvasive screening of ocular diseases using tear raman spectroscopy and different classification algorithms

著者 (8件)： Sun Tiantian (Xinjiang University, School of Information Science and Engineering, 666 Shengli Road, Tianshan District, Urumqi, Xinjiang 830046, People’s Republic of China) ,  Xie Xiaodong (People’s Hospital of Xinjiang Uygur Autonomous Region, 91 Tianchi Road, Ophthalmology, Urumqi, Xinjiang 830001, People’s Republic of China) ,  Li Hongyi (Quality of Products Supervision and Inspection Institute, 188 East Hebei Road, Urumqi, Xinjiang 830011, People’s Republic of China) ,  Lv Guodong (State Key Laboratory of Pathogenesis, Prevention, and Treatment of Central Asian High Incidence Diseases, The First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University, 137 Lei Yue Shan South Road, Urumqi, Xinjiang 830054, People’s Republic of China) ,  Lv Xiaoyi (Xinjiang University, School of Software, 448 Northwest Road, Shaybak District, Urumqi, Xinjiang 830046, People’s Republic of China) ,  Tang Jun (School of Chemistry and Chemical Engineering, Xinjiang University, 666 Shengli Road, Tianshan District Urumqi, Xinjiang 830046, People’s Republic of China) ,  Yue Xiaxia (School of Chemistry and Chemical Engineering, Xinjiang University, 666 Shengli Road, Tianshan District Urumqi, Xinjiang 830046, People’s Republic of China) ,  Mo Jiaqing (Xinjiang University, School of Information Science and Engineering, 666 Shengli Road, Tianshan District, Urumqi, Xinjiang 830046, People’s Republic of China)
資料名： Laser Physics  (Laser Physics)
巻： 30  号： 1  ページ： 015701 (7pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0543A  ISSN： 1054-660X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,異なる分類アルゴリズムと組み合わせた涙液Raman分光法を用いて,眼疾患のスクリーニングのための迅速で非侵襲的な方法を提示する。本実験では,眼疾患患者69名(結膜炎の14例,眼けん炎の17例,mebo腺嚢胞の10例,白内障の18例,緑内障の10例)および健常ボランティア48例の涙液試料を測定した。測定した涙液スペクトルにおいて,Ramanピークの暫定的帰属は,グループ間の特異的生体分子変化を示した。最初に,部分最小二乗(PLS)と主成分分析を用いて,特徴を抽出して,スペクトルデータの次元を大いに減少させた。次に,サポートベクトルマシン(SVM)と逆伝搬ニューラルネットワークアルゴリズムを用いて,判別診断モデルを確立した。最終的に,最良の診断結果は,それぞれ85.71%,100%,および76.19%の精度,特異性,および感度を有するPLS-SVMモデルから得られた。これらの結果は,多変量統計法と組み合わせた涙液Raman分光法が眼疾患のスクリーニングに大きな可能性を有することを示唆する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *Raman分光法 ,  *眼疾患 ,  主成分分析 ,  サポートベクトルマシン ,  結膜炎 ,  統計的方法 ,  部分最小二乗法 ,  スペクトル ,  *アルゴリズム ,  緑内障 ,  白内障 ,  *スクリーニング
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  *非侵襲 ,  *分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 光学的測定とその装置一般  (BD07010S) ,  レーザの応用  (BD04100V) ,  非線形光学  (BD05000T) ,  眼の疾患の外科療法  (GP05030P) ,  核酸一般  (EB04010U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 涙液 ,  Raman分光法 ,  分類アルゴリズム ,  眼疾患 ,  非侵襲 ,  スクリーニング