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J-GLOBAL ID：202202258706953546   整理番号：22A0101606

Parkinson病診断のための自己ペース学習と特権情報ベースKRR分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Self-paced learning and privileged information based KRR classification algorithm for diagnosis of Parkinson’s disease

著者 (9件)： Peng Bo (Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Science, Suzhou 215163, China) ,  Peng Bo (Jinan Guoke Medical Engineering Technology Development co., LTD, Jinan 250000, China) ,  Gong Zhenjia (School of Life Science and Technology, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130000, China) ,  Zhang Yu (School of Life Science and Technology, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130000, China) ,  Shen Bo (Nanjing Medical University and Nanjing Brain Hospital, Nanjing 210029, China) ,  Pang Chunying (School of Life Science and Technology, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130000, China) ,  Zhang Li (Nanjing Medical University and Nanjing Brain Hospital, Nanjing 210029, China) ,  Dai Yakang (Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Science, Suzhou 215163, China) ,  Dai Yakang (Jinan Guoke Medical Engineering Technology Development co., LTD, Jinan 250000, China)
資料名： Neuroscience Letters  (Neuroscience Letters)
巻： 766  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0118A  ISSN： 0304-3940  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パーキンソン病(PD)のためのコンピュータ支援診断(CAD)法は,診断および治療において臨床医を助けることができる。磁気共鳴イメージング(MRI)に基づくCAD法は,脳の構造変化を明らかにするのに役立つ。分類器はCADシステムにおける重要部品であり,それは直接分類性能に影響を及ぼす。プライバシー情報(PI)は追加情報の提供によって分類器を訓練するのを助けることができ,試験サンプルがより少ない誤差を持ち,分類精度を改善する。本論文では,PDの診断におけるPIベースカーネルリッジ回帰プラス(KRR+)を提案した。特に,形態学的特徴および脳ネットワーク特徴をMRIから抽出した。次に,経験的カーネルマッピング特徴表現法を用いて,高次元空間におけるデータを分離できる。さらに,モデルの訓練においてサンプルを適応的に選択できる自己容量学習を導入し,さらに分類性能を改善できる。実験結果は,提案方法がPD診断に有効であり,その性能が既存の分類モデルより優れていることを示した。この方法は,PDの診断における可能な神経画像バイオマーカーを発見するための臨床医を支援するのに役立つ。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  計算機診断 ,  プライバシー ,  高次元 ,  NMRイメージング ,  *Parkinson病 ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： *分類アルゴリズム ,  臨床医 ,  分類精度 ,  神経ネットワーク ,  構造変化 ,  ニューロイメージング ,  分類モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コンピュータ支援診断 ,  磁気共鳴画像 ,  パーキンソン病 ,  カーネルリッジ回帰 ,  自己ペース学習 ,  特権情報

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： Parkinson病 ,  診断 ,  自己 ,  学習 ,  分類アルゴリズム