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J-GLOBAL ID：202002285199088480   整理番号：20A0964789

パターン技術に基づくパーキンソン病の予測精度の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the prediction accuracy of Parkinson’s Disease based on pattern techniques

著者 (3件)： Priya S.Jeba (Manonmaniam Sundaranar University,Research Scholar Department of Computer Science and Engineering,Tirunelveli,India) ,  Rani Arockia Jansi (Manonmaniam Sundranar University,Department of Computer Science and Engineering,Tirunelveli,India) ,  Ubendran Neha (Karunya Institute of Technology and Sciences,Department of Computer Science and Engineering,Coimbatore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICDCS  ページ： 188-192  発行年： 2020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： Parkinson病は,高齢者の間で一般的に見られる機関車障害であり,影響を受けた職員において様々な身体的prodroを引き起こす。Gaitの凍結は顕著な症状であり,歩行データはこのイベントの発生を同定するために用いられる可能性がある。提案した研究では,局所二値パターンと拡張局所二値パターンのような二値パターン認識を用いて,歩行データを正規分布に変換し,歪度,尖度などの統計的特徴を抽出した。次に,処理された特徴を異なる分類器によって分類し,最高の性能を有するモデルを決定した。評価された性能計量は精度,精度および再現性であり,98.82%の精度が分類器ロジスティック回帰に対して達成された。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： パターン認識 ,  正規分布 ,  機関車 ,  再現性 ,  *Parkinson病
準シソーラス用語： 尖度 ,  ロジスティック回帰分析 ,  *予測精度 ,  歪度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (2件)： パーキンソン病 ,  予測精度