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J-GLOBAL ID：202102224899323525   整理番号：21A0104940

BPニューラルネットワークに基づく小児甲状腺疾患の予測モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Prediction model of pediatric thyroid disease based on back-propagation neural network

著者 (5件)： Tian Juan (山東第一医科大学医学信息工程学院,山東泰安271016) ,  Zhu Shujing (泰安市疾病預防控制中心検験科,山東泰安271016) ,  Lu Qiang (山東第一医科大学医学信息工程学院,山東泰安271016) ,  Li Kun (山東第一医科大学医学信息工程学院,山東泰安271016) ,  Zhang Xixue (山東第一医科大学医学信息工程学院,山東泰安271016)
資料名： Zhongguo Yixue Wulixue Zazhi  (Zhongguo Yixue Wulixue Zazhi)
巻： 37  号： 10  ページ： 1340-1344  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2789A  ISSN： 1005-202X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:小児甲状腺疾患の予測モデルを構築する。方法;ある市疾病予防制御センターの2013年2016年に採取した1400人の811歳の児童の健康診断データと臨床初歩診断結果に基づき、研究データとして、ランダムに抽出した1000人の児童を訓練サンプルとし、残りの400人の児童をテストサンプルとした。MATLABR2018bソフトウェアを用いて,3層BPニューラルネットワークモデルを実現した。結果:隠れ層と出力層の伝達関数としてlog&log組合せを選択し,隠れ層ノード数が8のとき,モデルの分類精度は91.43%に達した。結論:BPニューラルネットワークは児童甲状腺疾病の予測に応用し、疾病の予防と治療に理論的根拠を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 伝達関数 ,  児童 ,  *甲状腺 ,  子供 ,  ソフトウェア ,  *甲状腺疾患 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  分類精度 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  疾病予防 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 太陽エネルギー利用機器  (QE05020H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  小児科学一般  (GC08010B) ,  植物学一般  (EH01010R) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  小児 ,  甲状腺疾患 ,  予測モデル ,  研究