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J-GLOBAL ID：202002274372860121   整理番号：20A0526767

吸収分光法を用いたグルコース定量化の精度を改善するための回帰前の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification before regression for improving the accuracy of glucose quantification using absorption spectroscopy

著者 (5件)： Khadem Heydar (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Sheffield, S1 4DE, UK) ,  Eissa Mohammad R. (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Sheffield, S1 4DE, UK) ,  Nemat Hoda (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Sheffield, S1 4DE, UK) ,  Alrezj Osamah (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Sheffield, S1 4DE, UK) ,  Benaissa Mohammed (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Sheffield, S1 4DE, UK)
資料名： Talanta  (Talanta)
巻： 211  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0324A  ISSN： 0039-9140  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,近赤外(NIR),中赤外(MIR),およびNIRとMIR吸収分光法の組み合わせを用いたグルコース定量化の改善に寄与し,回帰モデルの適用前にスペクトルデータを分類した。血糖範囲の臨床的定義(低血糖症,真性血糖症,高血糖症)に従って定義された3つの均一クラスに基づいて,マニュアルと自動分類の両方を提示する。手動分類のために,部分最小二乗および主成分回帰を別々に各クラスに適用し,全データセットに対して同じ回帰モデルを適用する場合と比較して,改善された定量化結果を導くことを示した。自動分類のために,主成分分析と結合した線形判別分析を展開し,各クラスに別々に回帰を適用した。得られた結果は全データセットに対する回帰のそれらより優れていることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *吸光分光分析 ,  主成分分析 ,  近赤外線 ,  回帰モデル ,  自動分類 ,  部分最小二乗法 ,  赤外線 ,  高血糖症 ,  低血糖症 ,  血糖 ,  ヘキソース ,  アルドース
準シソーラス用語： 線形判別分析 ,  主成分回帰 ,  血糖症 ,  スペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グルコース ,  非侵襲 ,  近赤外線 ,  中赤外線 ,  分光法

分類 (1件)： 有機化合物の物理分析  (CC03034A)

物質索引 (1件)： グルコース

タイトルに関連する用語 (4件)： 吸収分光法 ,  グルコース ,  定量化 ,  分類