文献

J-GLOBAL ID：202202211229269944   整理番号：22A1086276

小脳失調症の診断のための連合深層学習:プライバシー保存と自動切断特徴抽出器【JST・京大機械翻訳】

Federated Deep Learning for the Diagnosis of Cerebellar Ataxia: Privacy Preservation and Auto-Crafted Feature Extractor

著者 (8件)： Ngo Thang (School of Engineering, Deakin University, Waurn Ponds, VIC, Australia) ,  Nguyen Dinh C. (School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN, USA) ,  Pathirana Pubudu N. (School of Engineering, Deakin University, Waurn Ponds, VIC, Australia) ,  Corben Louise A. (Murdoch Children’s Research Institute, Parkville, VIC, Australia) ,  Delatycki Martin B. (Murdoch Children’s Research Institute, Parkville, VIC, Australia) ,  Horne Malcolm (Florey Institute of Neuroscience and Mental Health, Parkville, VIC, Australia) ,  Szmulewicz David J. (Florey Institute of Neuroscience and Mental Health, Parkville, VIC, Australia) ,  Roberts Melissa (Physiotherapy Department, Monash Health, Clayton, VIC, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 30  ページ： 803-811  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 小脳運動失調症(CA)は小脳機能障害に起因する運動の調節に関与している。眼,音声,体幹,四肢の運動は影響を受ける。CAの重症度を客観的に診断し,定量化するために,集中データベースを利用する従来の機械学習アプローチを用いた。これらの手法は高精度を達成したが,大規模展開は大きな診療所を必要とし,プライバシーの懸念を提起する。本研究では,CA診断における連合学習による最先端の深層学習の利点を利用するための画像変換ベースアプローチを提案した。4つの地理的に分離された診療所から得られた標準神経学的バランス試験の性能の間にモーションキャプチャセンサを使用した。再発プロット,メルスペクトログラム,およびポインケアプロットは,調査された3つの変換技術である。実験結果は,再発プロットがCAを診断する際にMobileNetV2モデルで最も高い検証精度(86.69%)を与えることを示す。提案した方式は,高い診断精度,特徴工学の必要性を除去し,大規模展開のためのデータプライバシーを保存するための実用的解決策を提供する。Copyright 2022 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： 音声 ,  データベース ,  *特徴抽出 ,  精度 ,  *小脳 ,  プライバシー ,  センサ ,  画像変換 ,  運動失調 ,  *小脳性運動失調 ,  機械学習 ,  モーションキャプチャ
準シソーラス用語： 体幹 ,  重症度 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 小脳失調症 ,  診断 ,  深層学習 ,  プライバシー ,  保存 ,  自動切断 ,  特徴抽出