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J-GLOBAL ID：202102277943084081   整理番号：21A0028162

回復期における虚血性脳卒中の補助診断の意思決定ベースモデリング【JST・京大機械翻訳】

Decision-Making-Based Modeling of Auxiliary Diagnosis of Ischemic Stroke in Recovery Period

著者 (4件)： Zhang Dongxue (College of Humanities and Management, Fujian University of Traditional Chinese Medicine, Fuzhou, China) ,  Huang Zhihui (College of Humanities and Management, Fujian University of Traditional Chinese Medicine, Fuzhou, China) ,  Wang Hui (College of Humanities and Management, Fujian University of Traditional Chinese Medicine, Fuzhou, China) ,  Zhu Xiaomin (College of Humanities and Management, Fujian University of Traditional Chinese Medicine, Fuzhou, China)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1294  ページ： 809-820  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:本研究では,回復期の虚血性脳卒中患者の臨床症例データを確立し,虚血性脳卒中の臨床漢方薬臨床診断モデルを確立した。福建省におけるリハビリテーション病院における脳症の部門における虚血性脳卒中の回復期間からの654の有効医療記録のスクリーニングデータは,虚血性脳卒中の回復期間の決定樹木支援診断モデルを構築し,虚血性脳卒中の回復期間の臨床診断の精度を改善する。【方法】臨床回復の間に回復した虚血性脳卒中の654症例の臨床データに従って,医療記録のデータを前処理して,標準化されたデータセットを確立して,気虚とうっ血の脳卒中(回復)症候群,Yin欠乏風動的症候群,痰とうっ血閉塞症候群,三次元の判定-樹木補助診断モデルを構築するために,決定木に基づくツリー学習方式を構築した。【結果】ディシジョンツリーに基づいて,気虚およびうっ血の脳卒中-脳卒中(回復期間)症候群の臨床補助診断モデルのROC曲線の下のAUC値,陰虚風症候群,痰およびうっ血症候群は,それぞれ0.9536,0.9424および09298であった。結論:ディシジョンツリーベースの支援診断モデルは,虚血性脳卒中の回復期間中の3つの症候群型に対して0.9以上のAUC値を有する。脳卒中TCM症候群の分類研究において,補助診断の高精度が得られた。それは,これらの3つの補助診断モデルが,脳梗塞の回復期間における病院情報システムとTCM臨床経路システムで使用でき,その利用価値を反映することを意味する。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意思決定 ,  学習 ,  標準化 ,  うっ血 ,  ディシジョンツリー ,  *脳卒中 ,  *回復期 ,  三次元 ,  スクリーニング ,  脳梗塞 ,  脳疾患 ,  漢方製剤 ,  カルテ
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  臨床診断 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 脳卒中 ,  第二キーワード ,  第三キーワード

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  リハビリテーション  (GB06000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 回復期 ,  虚血性脳卒中 ,  補助診断 ,  意思決定 ,  モデリング