文献

J-GLOBAL ID：202002272408523820   整理番号：20A1508097

サポートベクトルマシンによる電子鼻を用いた統合失調症の決定【JST・京大機械翻訳】

Determination of Schizophrenia Using Electronic Nose via Support Vector Machine

著者 (6件)： Leal Rainier V. (School of Electrical, Electronics and Computer Engineering, Manila, Philippines) ,  Quiming Alyssa Xyra C. (School of Electrical, Electronics and Computer Engineering, Manila, Philippines) ,  Villaverde Jocelyn Flores (School of Electrical, Electronics and Computer Engineering, Manila, Philippines) ,  Yumang Analyn N. (School of Electrical, Electronics and Computer Engineering, Manila, Philippines) ,  Linsangan Noel B. (School of Electrical, Electronics and Computer Engineering, Manila, Philippines) ,  Caya Meo Vincent C. (School of Electrical, Electronics and Computer Engineering, Manila, Philippines)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICBET’ 19  ページ： 13-17  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： 統合失調症は,フィリピンにおけるトップ精神疾患と考えられている慢性脳障害である。統合失調症が予防されない場合,特に初期段階では,脳機能に関するより多くの合併症は,灰白質または脳組織の劣化により影響を受ける。電子鼻(e-nose)を用いた呼吸分析は,多くの疾患に対する情報の提供において,非侵襲的で容易な検出方法である。本論文では,呼気分析を用いた統合失調症の定量におけるペンタン,アンモニアおよび他の揮発性有機化合物(VOCs)の濃度を調べ,測定する。電子鼻の予備性能は,e-ノーズがこれら2グループからVOCsのパターンを識別することができる,健康な個人被験者より統合失調症を有する被験者からの10の呼気サンプルで実証された。融合マトリックスを用いて,統合失調症の検出におけるシステムの精度を示した。本研究は,分類のためのサポートベクターマシンを用い,統合失調症と非統合失調症被験者を分類する80%の精度を達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アンモニア ,  灰白質 ,  精神病 ,  *統合失調症 ,  フィリピン共和国 ,  検出法 ,  呼気 ,  合併症 ,  揮発性有機化合物 ,  *サポートベクトルマシン ,  アルカン
準シソーラス用語： 電子鼻 ,  非侵襲 ,  脳組織 ,  脳機能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Ammonia ,  呼吸 ,  電子鼻 ,  ペンタン ,  統合失調症 ,  サポートベクトルマシン ,  揮発性有機化合物

分類 (1件)： 呼吸器の診断  (GI02000S)

物質索引 (1件)： ペンタン

タイトルに関連する用語 (3件)： サポートベクトルマシン ,  電子鼻 ,  統合失調症