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J-GLOBAL ID：202202277907685300   整理番号：22A0913951

多コホート転移性去勢抵抗性前立腺癌患者における治療中断予測のための粒子群最適化Gaussプロセス分類器【JST・京大機械翻訳】

Particle Swarm Optimized Gaussian Process Classifier for Treatment Discontinuation Prediction in Multicohort Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer Patients

著者 (3件)： Petinrin Olutomilayo Olayemi (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR) ,  Li Xiangtao (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR) ,  Wong Ka-Chun (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 26  号： 3  ページ： 1309-1317  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  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： 前立腺癌は,WHO世界癌報告に従って,男性における第2の癌である。その予防と治療には適切な注意が必要である。疾患予防のための多くの試みにもかかわらず,前立腺腫瘍は,他の臓器への血液循環によってまだ転移する。いくつかの処理を採用した。しかし,所見は,ドセタキセル治療が患者において副作用を誘発することを示す。パーティクルスウォーム最適化Gaussプロセス分類器(PSO-GPC)を提案し,離散化処理を行う。前立腺癌患者の3つのコホートに基づいて,治療中断の決定における最良のパフォーマンスのためのいくつかの分類器を提案し,比較した。データ歪みとクラス不均衡を考慮して,モデルを,受信機操作特性曲線(AUC)と精度再現曲線(AURC)下の面積の両方に基づいて評価した。0.6717~0.8499の範囲のAUCsと0.1392~0.5423の範囲のAUPRCsで,PSO-GPCは最先端技術よりも良好に機能した。ランキング法の統計的解析を行い,PSO-GPCによる独立コホートデータを分析し,その不偏な性能を示した。転移性去勢抵抗性前立腺癌患者における治療中止の適切な決定は,癌患者の死亡率を低下させる。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： 受信機 ,  血液循環 ,  死亡率 ,  副作用 ,  *Gauss過程 ,  男性 ,  等級づけ ,  *母集団 ,  特性曲線 ,  *前立腺腫瘍 ,  芳香族カルボン酸 ,  カルバミド酸エステル ,  酸素複素環化合物 ,  架橋化合物 ,  四環ジテルペン ,  カルボン酸エステル ,  ヒドロキシ酸 ,  ヒドロキシケトン ,  ポリオール
準シソーラス用語： *治療中止 ,  *粒子群最適化 ,  離散化 ,  *癌患者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

物質索引 (1件)： ドセタキセル

タイトルに関連する用語 (8件)： コホート ,  転移性去勢抵抗性前立腺癌 ,  患者 ,  治療中断 ,  予測 ,  粒子群最適化 ,  Gaussプロセス ,  分類器