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J-GLOBAL ID：202102253126571054   整理番号：21A0442691

複数の臨床認知スコアと神経画像測定の相関を同定するための非線形スパースBayes学習モデルの使用【JST・京大機械翻訳】

Using nonlinear sparse Bayesian learning model to identify the correlation between multiple clinical cognitive scores and neuroimaging measurements

著者 (5件)： Wu Jie (University of Shanghai for Science and Technology,School of Medical Instrument and Food Engineering,Shanghai,P. R. China,200093) ,  Hu Yibo (University of Shanghai for Science and Technology,School of Medical Instrument and Food Engineering,Shanghai,P. R. China) ,  Fan Biyue (University of Shanghai for Science and Technology,School of Medical Instrument and Food Engineering,Shanghai,P. R. China) ,  Chen Wei (China University of Mining and Technology,School of Mechanical Electronic and Information Engineering,Beijing,China,100083) ,  Sun Deyan (China University of Mining and Technology,School of Computer Science and Technology,Xuzhou,Jiangsu,China,221116)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BIBM  ページ： 2548-2553  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： 統合失調症(SZ)は複雑なヒト疾患である。それは,脳機能,特に記憶と認知能力の段階的損失を特徴とする神経変性疾患である。長年にわたって,MRIは脳領域における構造的および機能的異常を認識することができるので,統合失調症研究に広く使用されている。近年,精神病の研究における最も重要な研究トピックは,磁気共鳴イメージング(MRI)測定による被験者の認知能力を予測し,また関連するイメージングバイオマーカーの認識を含む。伝統的に,このタスクは線形回帰問題であるが,ほとんどの既存の研究は,複雑な非線形認知特性とMRI測定の間の関係を捉えることができない。これらの観測にヒントを得て,非線形スパースBayes学習(NSBL)モデルを提案し,スパース多変量アルゴリズムを構築した。既存のスパースアルゴリズムとは異なり,提案モデルでは,予測行列の非線形関数をブロック構造を拡張することにより応答した。結果は,非線形スパース回帰モデルがより良い予測ac-curcyを得ることができることを示した。モデルはベクトル間の相関係数ベクトルを使用でき,各回帰係数におけるブロック内相関も使用できる。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  ベクトル ,  相関係数 ,  精神病 ,  統合失調症 ,  *画像処理 ,  回帰モデル ,  NMRイメージング ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： 神経変性疾患 ,  線形回帰 ,  *Bayes学習 ,  回帰係数 ,  脳機能 ,  *ニューロイメージング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (10件)： 臨床 ,  認知 ,  スコア ,  神経 ,  画像測定 ,  相関 ,  同定 ,  非線形 ,  Bayes学習 ,  モデル