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J-GLOBAL ID：202202258189052688   整理番号：22A0860808

深層学習を用いたCOVID-19患者の死亡率危険因子を予測するための遺伝的ベース適応運動量推定【JST・京大機械翻訳】

Genetic-based adaptive momentum estimation for predicting mortality risk factors for COVID-19 patients using deep learning

著者 (4件)： Elghamrawy Sally M. (MISR Higher Institute for Engineering and Technology, Egypt) ,  Hassanien Aboul Ella (Faculty of Computers and Artificial Intelligence, Cairo University, Giza, Egypt) ,  Vasilakos Athanasios V. (Department of Computer Science, Lulea University of Technology (LTU), Sweden) ,  Vasilakos Athanasios V. (Department of Electrical and Data Engineering, University of Technology Sydney (UTS), Australia)
資料名： International Journal of Imaging Systems and Technology  (International Journal of Imaging Systems and Technology)
巻： 32  号： 2  ページ： 614-628  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0737A  ISSN： 0899-9457  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： コロナウイルス病(COVID-19)の死亡率危険因子は,特に重症症例に対して早期に予測されなければならず,彼らが直ちに重症に発症する前に集中治療を提供する必要がある。本論文は,COVID-19患者の死亡率危険因子を予測するための最適化畳込みニューラルネットワーク(CNN)を開発することを目的とする。提案モデルは,2種類の入力データ臨床変数と計算機トモグラフィー(CT)スキャンをサポートする。特徴を最適化CNN相から抽出して,次に分類相に適用した。CNNモデルのハイパーパラメータを,提案した遺伝的ベースの適応運動量推定(GB-ADAM)アルゴリズムを用いて最適化した。GB-ADAMアルゴリズムは,遺伝的アルゴリズム(GA)を採用して,Adam最適化器構成パラメータを最適化し,その結果,分類精度を改善した。モデルは,ニューヨーク,メキシコ,および武漢からの3つの最近のコホートを用いて検証され,それぞれ3055,7497,504人の患者から成る。その結果,最も有意な死亡率危険因子は,CD [数式:原文を参照] Tリンパ球(計数),1Ug/ml以上のDダイマー,乳酸デヒドロゲナーゼ(LDH),C反応性蛋白質(CRP),高血圧および糖尿病の高値であった。これらの因子の早期同定は,臨床医が即時治療を提供するのに役立つであろう。結果はまた,CTスキャンにおける最も頻繁なCOVID-19徴候が,地上ガラス不透明度(GGO)を含み,次に,crazyパターン,圧密,および葉数を含むことを示した。さらに,実験結果は,異なる予測モデルと比較して提案モデルに対して有望な性能を示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *運動量 ,  最適化 ,  *遺伝 ,  *死亡率 ,  糖尿病 ,  モデル ,  症状 ,  母集団 ,  パラメータ ,  計算機トモグラフィー ,  *危険因子 ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： Dダイマー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 人工知能 ,  分類アルゴリズム ,  深層学習 ,  進化計算 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ハイブリッドインテリジェントシステム ,  医療診断 ,  予測モデル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 深層学習 ,  患者 ,  死亡率 ,  危険因子 ,  予測 ,  遺伝 ,  適応 ,  運動量 ,  推定