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J-GLOBAL ID：202002289039829843   整理番号：20A0665710

肺感染検出のための深部強化学習による第二世代シークエンシング【JST・京大機械翻訳】

Second-Generation Sequencing with Deep Reinforcement Learning for Lung Infection Detection

著者 (7件)： Liu Zhuo ( The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian 116011, China) ,  Zhang Gerui ( The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian 116011, China) ,  Jingyuan Zhao ( The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian 116011, China) ,  Yu Liyan ( The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian 116011, China) ,  Sheng Junxiu ( The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian 116011, China) ,  Zhang Na ( The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian 116011, China) ,  Yuan Hong ( The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian 116011, China)
資料名： Journal of Healthcare Engineering (Web)  (Journal of Healthcare Engineering (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7772A  ISSN： 2040-2295  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)

抄録/ポイント： 最近,医学的モノのインターネットから発生し収集された医学的大規模データと関連した深い強化学習が,コンピュータ支援診断と治療のために期待されている。本論文では,深い強化学習の助けを借りて,肺感染症の診断と治療における第二世代配列決定技術の応用価値に焦点を合わせた。特に,病原体の迅速で包括的で正確な同定は,タイムリーで標的化された治療を選択するための臨床医の必要条件である。したがって,本研究では,肺感染治療のための病原体を同定する可能性のある代表的な深部強化学習法を提示する。その後,肺感染症の病原性診断の現状とその主な特徴をまとめた。さらに,著者らは,肺感染を診断するのに用いることができる第二世代配列技術の一般的なタイプを分析する。最後に,医学的モノのインターネットと大規模データによるスマートヘルスケアの進化を加速することが期待される,肺感染を診断し治療するための第二世代シークエンシング技術による深部強化学習の統合における挑戦と将来の研究方向を指摘した。Copyright 2020 Zhuo Liu et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ターゲティング ,  必要条件 ,  *強化学習 ,  病原性 ,  病原体 ,  計算機診断
準シソーラス用語： 臨床医 ,  肺感染症 ,  *配列解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

引用文献 (43件)：

• Q. Zhang, C. Bai, L. T. Yang, Z. Chen, L Peng, H. Yu, "A unified smart Chinese medicine framework for healthcare and medical services," IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2019.
• Q. Zhang, C. Bai, Z. Chen et al., "Deep learning models for diagnosing spleen and stomach diseases in smart Chinese medicine with cloud computing," Concurrency and Computation: Practice and Experience, pp. e5252, 2019.
• Z. Liu, C. Bai, H. Yu et al., "An adaptive deep learning model to differentiate syndromes of infectious fever in smart medicine," Future Generation Computer Systems, 2019.
• Z. Liu, C. Yao, H. Yu, T. Wu, "Deep reinforcement learning with its application for lung cancer detection in medical internet of things," Future Generation Computer Systems, vol. 97, pp. 1-9, 2019.
• L. Zhao, Z. Chen, Y. Yang, Z. Jane Wang, V. C. M. Leung, "Incomplete multi-view clustering via deep semantic mapping," Neurocomputing, vol. 275, pp. 1053-1062, 2018.

タイトルに関連する用語 (6件)： 肺 ,  感染 ,  深部 ,  強化学習 ,  世代 ,  シークエンシング