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J-GLOBAL ID：202002222312618801   整理番号：20A0929537

相関ルールに基づくデータマイニングの超重肥満患者の心臓構造超音波データモデルにおける予備的研究【JST・京大機械翻訳】

Data mining in echocardiographic parameter model of overweight and obese patients based on association rules

著者 (5件)： Sun Tingting (浙江省人民医院超声科,杭州,310014) ,  Zhu Xiangming (皖南医学院附属弋磯山医院超声科) ,  Liu Dong (皖南医学院附属弋磯山医院信息科) ,  Zhang Xia (皖南医学院附属弋磯山医院超声科) ,  Zhang Jian (浙江省人民医院超声科,杭州,310014)
資料名： Zhejiang Yixue  (Zhejiang Yixue)
巻： 41  号： 21  ページ： 2256-2259  発行年： 2019年 
JST資料番号： C4096A  ISSN： 1006-2785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:過体重肥満患者の心臓配置パラメータと臨床情報のデータマイニングを通じて、データ間の潜在的、価値ある関連情報を明らかにする。方法:被験者212例(正常体重被験者69例、過体重患者84例、肥満患者59例)を研究対象とし、臨床情報及び心臓配置パラメータを獲得し、関連ルール(Aprioriアルゴリズム)を用いてマイニング分析を行った。有効相関ルールを抽出し、過体重肥満者の心臓配置及びその変化を反映する特徴的指標及び関連影響因子を選別し、心臓構造超音波データ相関ルールモデルを構築した。結果:抽出した有効な相関ルールにより、過体重肥満患者の収縮期末左房前後径、左心房面積、左心房容積、左心室心筋重量は正常体重被験者より大きくなる傾向を示し、年齢、肥満程度及び肥満の経過は心臓構造の変化と密接に関連する。結論:データマイニングは医療大データ中に隠された関連情報を抽出し、過体重肥満患者の心臓構造変化の早期検出、早期予防及び早期介入に役立つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *超音波 ,  *心臓 ,  *肥満 ,  予防 ,  予備調査 ,  データモデル ,  相関ルール ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 被験者 ,  過体重 ,  Aprioriアルゴリズム ,  影響因子 ,  左心房 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 相関ルール ,  データマイニング ,  肥満 ,  患者 ,  心臓 ,  超音波 ,  データモデル ,  予備的研究