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J-GLOBAL ID:202002285560115256   整理番号:20A2510369

腫瘍サイズを予測するための乳癌の数学モデルからの特徴の追加【JST・京大機械翻訳】

Adding features from the mathematical model of breast cancer to predict the tumour size
著者 (1件):
資料名:
巻:号:ページ: 159-174  発行年: 2020年 
JST資料番号: W5892A  ISSN: 2379-9927  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,乳癌における腫瘍サイズを予測するために,理論的数学モデルと機械学習(ML)を組み合わせた。本研究は乳癌を有する種々の年齢の1869人の女性からの臨床データに基づいている。各女性に対する腫瘍サイズを正確に予測するために,各女性に対するカスタマイズ数学モデルを解き,次に,モデル(機械学習言語,これらが特徴と呼ばれる)における動的変数の解ベクトルを臨床データに追加し,様々な機械学習アルゴリズムを使用した。数学モデルの有りと無しの結果を比較し,数学モデルから特定の特徴を加えることにより,各女性に対する腫瘍サイズをより良く予測できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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