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J-GLOBAL ID：202102229971928990   整理番号：21A3174795

確率的ニューラルネットワークを用いた疾患検出のための携帯医療装置【JST・京大機械翻訳】

A portable medical device for detecting diseases using Probabilistic Neural Network

著者 (4件)： Moradkhani Ali (Department of Computer Engineering, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Broumandnia Ali (Department of Computer Engineering, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Mirabedini Seyed Javad (Department of Computer Engineering, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Mirabedini Seyed Javad (Department of Computer Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 71  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの人々は,診断試験の欠如のため,毎年肺および乳癌または心臓疾患から死亡する。これらの疾患は,通常,彼らが治療するのが困難か不可能であった進行期に達したときに診断される。疾患の早期診断は定期的に定期的な試験を必要とする。しかし,日常生活のラッシュのため,医療センターを頻繁に試験する患者にとっては,ほとんど不確かである。乳房または肺癌,心臓病,またはこれらの疾患に罹患する可能性を有する疾患を有する9名の女性と9名の男性の2群を本研究のために選択した。ウェアラブルハードウェアは,通信インタフェイスとして患者の携帯電話を用いて,ECG,ボディインピーダンス,およびクラウド処理のためのサーバに対するいくつかの他の身体情報などの重要なデータを測定し,収集し,転送するためにベルトに設計され,埋め込まれている。サーバ上で,患者から採取したデータを類似の疾患を有する他の患者の保存データと比較した。この比較は考案されたアルゴリズムによってなされ,それは推論として確率的ニューラルネットワークを展開して,病気変化の過程または病気回復の過程を決定する機械学習システムである。結果は,本研究で適用したハードウェアとアルゴリズムが,乳癌と心臓病より肺癌を診断する際に,より良く機能することを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  インピーダンス ,  心電図 ,  女性 ,  男性 ,  心臓病 ,  乳房 ,  *ハードウェア ,  肺腫瘍 ,  乳房腫瘍 ,  早期診断 ,  携帯電話 ,  機械学習
準シソーラス用語： 進行期 ,  通信インタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的ニューラルネットワーク(PNN) ,  癌検出 ,  生体電気インピーダンス解析(BIA) ,  ストレス試験 ,  心電図(ECG)

分類 (5件)： 臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  循環系の診断  (GJ02000V) ,  腫ようの診断  (GE03020J) ,  循環系の疾患  (GJ03000C) ,  抗原・抗体・補体の生化学  (ED04020L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率的ニューラルネットワーク ,  疾患検出 ,  医療装置