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J-GLOBAL ID：202102253653011554   整理番号：21A3270247

「M+N」理論に基づく血小板スペクトル定量分析の精度の改善【JST・京大機械翻訳】

Improve the precision of platelet spectrum quantitative analysis based on “M+N” theory

著者 (7件)： Li Gang (Tianjin University, State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments, China) ,  Wang Dan (Tianjin University, State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments, China) ,  Zhao Jing (Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, China) ,  Zhou Mei (East China Normal University, China) ,  Wang Kang (Tianjin University, State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments, China) ,  Wu Shaohua (Tianjin First Central Hospital, China) ,  Lin Ling (Tianjin University, State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments, China)
資料名： Spectrochimica Acta. Part A. Molecular and Biomolecular Spectroscopy  (Spectrochimica Acta. Part A. Molecular and Biomolecular Spectroscopy)
巻： 264  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0128B  ISSN： 1386-1425  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： 血小板は血液凝固を促進し,止血を促進し,人体で重要な役割をする。スペクトル解析による血小板の臨床迅速マイクロ検出の実現は,将来の臨床検出の開発方向である。しかし,血小板吸収スペクトルの不明瞭な特性の問題のため,モデリングと分析の結果は,臨床精度要求を満たすことができない。解析精度を改善するために,「M+N」理論に基づいて,本論文は,モデル化解析に及ぼす測定成分血小板と非測定成分ヘモグロビンの濃度の影響を包括的に考慮して,2つの成分の濃度分布に基づくトレーニングセットを選択する方法を使用した。同時に,線形モデルの特性を考慮して,2つの成分の濃度の両端のサンプルを訓練セットとして選択し,そして,立方項フィッティング法を,血小板の濃度をモデル化して,予測するために組み合わせた。以下の実験を設計した:訓練セットを4つの異なる方法で選択し,血小板濃度を予測するモデリングに使用し,異なる方法のモデリング結果を比較した。222のサンプルのモデリングと予測を通して,結果は,2つの成分の濃度分布によるトレーニングセットを選択する方法が,確立したモデルの予測精度を効果的に改良することができて,より良い性能によってより良いモデルを得て,相関係数R_cは0.63に達して,それはすべてのサンプルのための完全なモデリングの結果より24.98%高く,RMSEは10.02%減少したことを示した。モデル化における非測定成分の影響を考慮することは,測定成分の予測精度を改良するために大いに重要であり,トレーニングセットとして2つの成分の濃度値の両端からのサンプルを選択することは,さらに,モデルの性能と正確さをさらに改良することができた。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： 吸収スペクトル ,  *定量分析 ,  相関係数 ,  濃度分布 ,  血液凝固 ,  ヘモグロビン ,  *血小板 ,  スペクトル解析 ,  *スペクトル ,  止血
準シソーラス用語： 予測精度 ,  線形モデル ,  解析精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 血小板 ,  「M+N」理論 ,  PLS ,  トレーニングセット ,  線形モデル

分類 (2件)： 有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  薬物の分析  (GV01040Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 理論 ,  血小板 ,  スペクトル ,  定量分析