文献

J-GLOBAL ID：202002263646791654   整理番号：20A0069713

カーネルマシンを用いた最適処理選択ルール構築のためのバイオマーカーの選択【JST・京大機械翻訳】

Selecting biomarkers for building optimal treatment selection rules by using kernel machines

著者 (2件)： Dasgupta Sayan (Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, USA) ,  Huang Ying (Fred Hutchinson Cancer Research Center, Seattle, USA)
資料名： Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics  (Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics)
巻： 69  号： 1  ページ： 69-88  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0430A  ISSN： 0035-9254  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 治療選択のための最適なバイオマーカーの組み合わせは,標的疾患とその治療によって引き起こされる集団への総負担を最小化することによって誘導される。しかし,複数のバイオマーカーが存在するとき,モデルにおけるすべてを含むことは,高価で,モデル性能を損なうことができる。これを改善するために,バイオマーカーコストをさらに組み込んだ拡張全負荷を最小化することにより,最適化における特徴選択を考察した。それを0ノルムペナルティ化重み付き分類として定式化し,線形および非線形結合を推定するための種々の手順を開発した。シミュレーションと実データ例を通して,処理選択ルールを導出するとき,特徴選択とマーカコストを組み込むことの重要性を実証した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ペナルティ ,  *バイオマーカー ,  定式化 ,  サポートベクトルマシン ,  線形性 ,  特徴選択 ,  最適化
準シソーラス用語： 治療法選択 ,  *カーネルマシン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオマーカーコスト ,  特徴選択 ,  L0-ペナルティ化 ,  治療選択 ,  重み付きサポートベクトルマシン

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： カーネルマシン ,  ルール ,  構築 ,  バイオマーカー