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J-GLOBAL ID：202002277744763636   整理番号：20A0831691

糖尿病治療支援のための一般治療エラーの自動分類に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Automatic Classification of Common Therapy Errors for Diabetes Therapy Support

著者 (3件)： Heuschkel Jens (TK/TU Darmstadt) ,  Kauschke Sebastian (TK/TU Darmstadt) ,  Muhlhauser Max (TK/TU Darmstadt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： 今日,11人の成人における1人は糖尿病を患っている。高すぎるか低すぎる血糖値は危険である。不正確に治療されると,脳卒中,失明,最終的に死亡などの重篤な合併症に至る。したがって,糖尿病患者からのインシュリンによる正しい薬物療法は,治療における重要なパラメータである。患者は,訓練セッションにおいて糖尿病専門家により定期的に教育される。これらのセッションは,専門家によるデータレビューを含み,患者の線量行動における誤りを同定する。しかし,間違った用量に対する手動誤差同定は自明ではないので,レビューは時間がかかる。本論文では,正確に適用された治療と最も一般的な治療障害を表す3つのカテゴリーへのインスリン投与量の自動分類を調査する。著者らは,一般的な誤差が視覚的に強調されるデータの事前分類された概要を有する専門家を提供した。これは,相談時間において時間を節約し,専門家がより多くの時間を費やすことを可能にし,個々の問題を研究することを可能にする。この評価において,畳込みニューラルネットワークに対する動的時間ワーピングに基づく多重分類法を比較した。結果は,畳込みニューラルネットワークが,更なる改良が必要であるが,有望である精度レベルを達成できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動分類 ,  視覚 ,  脳卒中 ,  多重化 ,  インスリン ,  放射線量 ,  合併症 ,  *糖尿病 ,  薬物療法
準シソーラス用語： ワーピング ,  畳込みニューラルネットワーク ,  糖尿病患者 ,  血糖値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 糖尿病 ,  治療 ,  支援 ,  エラー ,  自動分類