文献

J-GLOBAL ID：202002283230320007   整理番号：20A1197883

人工神経回路網を用いた脳卒中患者の滞在長の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Length of Stay for Stroke Patients Using Artificial Neural Networks

著者 (6件)： Neto Cristiana (ALGORITMI Research Center, Department of Informatics, University of Minho, Braga, Portugal) ,  Brito Maria (ALGORITMI Research Center, Department of Informatics, University of Minho, Braga, Portugal) ,  Peixoto Hugo (ALGORITMI Research Center, Department of Informatics, University of Minho, Braga, Portugal) ,  Lopes Vitor (Centro Hospitalar Universitario de Sao Joao, Porto, Portugal) ,  Abelha Antonio (ALGORITMI Research Center, Department of Informatics, University of Minho, Braga, Portugal) ,  Machado Jose (ALGORITMI Research Center, Department of Informatics, University of Minho, Braga, Portugal)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1159  ページ： 212-221  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳卒中は脳のある領域に影響する神経学的イベントである。脳が基本的な身体活動を制御するので,脳細胞の劣化と死は,重大な障害と悪い生活の質をもたらすことができる。これにより,世界中の死亡率と死亡率の主要な原因となる。脳卒中を患う患者は,手術と回復療法を受けるために入院する。したがって,これらの患者に対する滞在の長さを予測することは,医療機関と同様に,それらと家族に対して費用がかかることができるので,重要である。本研究の目的は,発生した神経学的イベント,患者の健康状態および手術の詳細について利用可能な情報に基づいて,患者の病院滞在日数の予測を行うことである。ニューラルネットワークを,異なるサイズの3つの属性サブセットでテストするために置いた。最良の結果は,RMSEを得るより少ない特徴を持つサブセットと,それぞれ5.9451と4.6354のMAEを得た。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  死 ,  死亡率 ,  健康管理 ,  *脳卒中 ,  医療施設 ,  クオリティオブライフ
準シソーラス用語： 神経学 ,  健康状態 ,  *脳卒中患者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 健康管理 ,  データマイニング ,  機械学習 ,  人工神経回路網 ,  脳卒中 ,  患者 ,  滞在の長さ ,  特徴選択

分類 (2件)： リハビリテーション  (GB06000Z) ,  神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工神経回路網 ,  脳卒中患者 ,  予測