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J-GLOBAL ID：202102261128441502   整理番号：21A0011190

機械学習技術を用いたヒト血液からの糖尿病の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Diabetes Disease from Human Blood Using Machine Learning Techniques

著者 (3件)： khatoon Hasina (Chhattisgarh Swami Vivekanand Ttechnical University,Vishwavidyalaya Engineering College Lakhanpur,Department of CSE,Bhilai,C. G. Chhattisgarh,INDIA) ,  Verma Dipti (Chhattisgarh Swami Vivekanand Ttechnical University,Vishwavidyalaya Engineering College Lakhanpur,Department of CSE,Bhilai,Chhattisgarh,INDIA) ,  Arora Ankit (Chhattisgarh Swami Vivekanand Ttechnical University,Vishwavidyalaya Engineering College Lakhanpur,Department of CSE,Bhilai,Chhattisgarh,INDIA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICSTCEE  ページ： 459-465  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： 最も一般的な疾患のうちの1つの間の糖尿病は,血液中のインシュリンレベルの不均衡のため,ヒトにおいて発生する。糖尿病の早期検出は,ヒト身体の多くの内部部分および免疫系に影響を及ぼすので,非常に必要である。本論文では,公的に利用可能なデータセットに適用される様々な機械学習とニューラルネットワークベースの手法を比較する。ここでは,実験1stデータセットの2つのデータセットを用いて,UCIデータセットおよび他はPIMAインドデータセットであり,次に,異なる機械学習分類器およびニューラルネットワークモデルを用いて多くの実験を行い,各分類器の性能を観察した。実験後,データセット1に対して99.8%,データセット2に対して99.8%であるディシジョンツリー法から得られた同定の最高精度が80.8%の逆伝搬ニューラルネットワークモデルから取得された。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： ニューラルネットワーク ,  インスリン ,  *糖尿病 ,  ヒト ,  ディシジョンツリー ,  *機械学習
準シソーラス用語： 免疫系 ,  神経回路網モデル ,  不均衡 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習技術 ,  ヒト ,  血液 ,  糖尿病 ,  同定