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J-GLOBAL ID：202002265762431919   整理番号：20A0500371

多チャネル電気子宮造影記録による早産予測のためのロバストで一般化可能なANNベース分類器の設計と評価【JST・京大機械翻訳】

Design and Assessment of a Robust and Generalizable ANN-Based Classifier for the Prediction of Premature Birth by means of Multichannel Electrohysterographic Records

著者 (6件)： Mas-Cabo J. (Centro de Investigacion e Innovacion en Bioingenieria, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera s/n Ed.8B, 46022 Valencia, Spain) ,  Prats-Boluda G. (Centro de Investigacion e Innovacion en Bioingenieria, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera s/n Ed.8B, 46022 Valencia, Spain) ,  Garcia-Casado J. (Centro de Investigacion e Innovacion en Bioingenieria, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera s/n Ed.8B, 46022 Valencia, Spain) ,  Alberola-Rubio J. (Servicio de Obstetricia y Ginecologia, Hospital Universitario y Politicnico La Fe de Valencia, Av. Fernando Abril Martorell 106, Edificio F, 3a Planta, Valencia, Spain) ,  Perales A. (Servicio de Obstetricia y Ginecologia, Hospital Universitario y Politicnico La Fe de Valencia, Av. Fernando Abril Martorell 106, Edificio F, 3a Planta, Valencia, Spain) ,  Ye-Lin Y. (Centro de Investigacion e Innovacion en Bioingenieria, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera s/n Ed.8B, 46022 Valencia, Spain)
資料名： Journal of Sensors (Web)  (Journal of Sensors (Web))
巻： 2019  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7792A  ISSN： 1687-725X  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： 早産は新生児死亡の主要な原因の1つであり,また,生存している人々における有意な健康と発達障害の原因である。しかし,臨床設定における早産予測のための信頼できる正確なツールはまだない。電気泳動(EHG)は労働時間層に関する関連情報を提供することが証明されている。多くの研究は,単一EHG記録から抽出された時間的,スペクトル的,および非線形パラメータを用いることによって,早産を予測することに焦点を合わせた。しかし,全子宮からの情報と記録領域間の結合を含む多チャネル解析は,より良い結果を提供する可能性がある。交差検証法は分類器を設計し,それらの性能を評価するためにしばしば用いられる。しかし,検証データセットが分類器ハイパーパラメータを調整するために使用されるとき,このデータセットの性能計量は,その一般化能力を適切に評価しないかもしれない。本研究では,単一および多チャネル記録からのEHG特徴を用いて早産を予測するために,人工ニューラルネットワークに基づいて,異なる分類器を開発し比較した。EHG記録から計算した時間的,スペクトル的,非線形的および同期化パラメータのセットを入力特徴として用いた。すべての分類器は,それらの一般化能力を決定するために,モデルによって決して見られない独立した試験データセットに関して評価した。分類器の性能も,産科データを含む場合に評価した。実験結果により,分類器性能計量は,訓練および検証セット(AUC範囲90~99%)よりも,試験データセット(AUC範囲76~91%)において有意に低いことを示した。多チャネル分類器は,特に情報が平均効率指標に結合され,チャネル間の結合情報を含む場合,単一チャネル分類器より性能が優れていた。産科データを含むことは,分類器計量をわずかに改善し,試験データセットに対する[数式:原文を参照]のAUCに達した。これらの結果は,EHG技術の臨床診療における早産予測への移行に有望であることを示している。Copyright 2019 J. Mas-Cabo et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電気泳動 ,  *子宮 ,  チャネル ,  交差検証法 ,  *ロバスト性 ,  労働時間 ,  スペクトル ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 産科学 ,  試験データ ,  ハイパーパラメータ ,  発達障害 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  生体計測  (EL03020C)

引用文献 (63件)：

• S. Beck, D. Wojdyla, L. Say, A. P. Betran, M. Merialdi, J. H. Requejo, C. Rubens, R. Menon, P. van Look, "The worldwide incidence of preterm birth: a systematic review of maternal mortality and morbidity," Bulletin of the World Health Organization, vol. 88, no. 1, pp. 31-38, 2010.
• R. L. Goldenberg, J. F. Culhane, J. D. Iams, R. Romero, "Epidemiology and causes of preterm birth," The Lancet, vol. 371, no. 9606, pp. 75-84, 2008.
• S. Petrou, "The economic consequences of preterm birth duringthe first 10 years of life," BJOG, vol. 112, pp. 10-15, 2005.
• R. E. Behrman, A. S. Butler, Preterm Birth: Causes, Consequences, and Prevention, National Academies Press, Washington DC, 2007.
• J. Zeitlin, K. Szamotulska, N. Drewniak, A. D. Mohangoo, J. Chalmers, L. Sakkeus, L. Irgens, M. Gatt, M. Gissler, B. Blondel, The Euro-Peristat Preterm Study Group, "Preterm birth time trends in Europe: a study of 19 countries," BJOG, vol. 120, no. 11, pp. 1356-1365, 2013.

タイトルに関連する用語 (10件)： 多チャネル ,  子宮 ,  造影 ,  早産 ,  予測 ,  ロバスト ,  一般化 ,  分類器 ,  設計 ,  評価