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J-GLOBAL ID:202102260618251228   整理番号:21A0013945

神経精神全身性エリテマトーデスの早期診断のための広範な学習強化1H-MRS【JST・京大機械翻訳】

Broad Learning Enhanced 1H-MRS for Early Diagnosis of Neuropsychiatric Systemic Lupus Erythematosus
著者 (8件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7693A  ISSN: 1748-670X  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)
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本論文では,サポートベクターマシンブロード学習システム(BL-SVM)の支援により,神経精神医学的全身性エリテマトーデス(NPSLE)を診断するためのマルチボクセル陽子磁気共鳴分光法(1H-MRS)の使用の可能性を検討した。方法:当院でマルチボクセル1H-MRSによる3.0T磁気共鳴イメージング(MRI)シーケンスを受けた23名の確認された患者と16名の健常対照者を遡及的に解析した。マルチボクセル1H-MRS画像から17の代謝特徴を抽出した。Mann-Whitney U検定によって選択された33の代謝特徴は,統計的に有意な差([数式:原文を参照])を有すると考えられた。しかし,これらの33の代謝特徴を用いた従来の統計的手法によって達成された最良の精度は77%であった。1H-MRSから代謝特徴を定量的に分析するために,サポートベクトルマシンブロード学習システム(BL-SVM)を開発した。全ての個々の特徴が統計的に有意でなかったが,BL-SVMは,健康な対照からNPSLEを区別するため,まだ学習できた。受信者動作特性曲線下面積(AUC),感度,およびNPSLEの予測におけるBL-SVMの特異性は,それぞれ3倍交差検証により,95%,95.8%および93%であった。その結果,限られたノイズのあるサンプルに効果的かつ効率的に作用した提案システムは,NPSLEの早期診断のための非侵襲的in vivo器具を明らかにすると結論した。Copyright 2020 Yan Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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腫ようの診断  ,  神経系の腫よう 
引用文献 (65件):
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