文献

J-GLOBAL ID：202202278606136749   整理番号：22A0455824

機械学習法を用いた心血管疾患患者における位相角決定因子【JST・京大機械翻訳】

Phase Angle determinants in patients with cardiovascular disease using machine learning methods

著者 (5件)： Hosseini Seyed Amir Tabatabaei (Department of Biomedical Engineering, School of Advanced Medical Sciences, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran) ,  Rahimi Fariborz (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Bonab, Bonab, Iran) ,  Esmaeili Mahdad (Department of Biomedical Engineering, School of Advanced Medical Sciences, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran) ,  Khalili Mohammad (Neurosciences Research Center, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran) ,  Khalili Mohammad (Department of Nutrition, Faculty of Modern Medical Sciences, Science and Research Islamic, Azad University, Azad, Iran)
資料名： Health and Technology  (Health and Technology)
巻： 12  号： 1  ページ： 83-88  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4408A  ISSN： 2190-7188  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,心血管疾患に罹患した患者の亜集団における生体インピーダンス位相角の最も重要な決定因子を決定した。心血管疾患患者と診断された合計100人の参加者が本研究に参加した。TANITA体組成分析器を用いて,51人の男性と49人の女性から体組成測定を行った。位相角の正確な値を予測するための予測モデルを構築するために,4種類の機械学習アルゴリズムを実施した。このモデルには,体重,身長,性別,年齢,脂肪量,体脂肪量,骨量,筋肉量,ボディマスインデックス,総体水分,細胞内および細胞外体水,基礎代謝速度,および内臓脂肪率を含む被験者の身体からの14の初期特徴を用いた。位相角変動に関連する最も効果的な決定因子を調べるために,各クラスのアルゴリズムに対して特徴重要度抽出を別々に行った。直線回帰,サポートベクトル回帰(SVR),回帰ツリー,およびアンサンブル学習を含む機械学習回帰モデルの異なったクラスを,二乗平均平方根誤差(RMSE),平均二乗誤差(MSE),および平均絶対誤差(MAE)の得られた値と比較して,線形カーネルによるSVR法が,RMSE=0.612の誤差測定でより良い予測結果を実行することを示した。結果は,特徴の重要性を解析することにより,細胞内水および性が心血管疾患患者の相角変動に最も影響し,次いで全身水,基礎代謝率および年齢がそれに続くことを示した。Copyright IUPESM and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 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 ,  内水 ,  *心血管疾患 ,  回帰モデル ,  身長 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  骨密度 ,  ボディマスインデックス ,  予測モデル ,  内臓脂肪
準シソーラス用語： 被験者 ,  生体インピーダンス ,  サポートベクトル回帰 ,  脂肪量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 身体組成 ,  生体電気インピーダンス解析 ,  位相角 ,  機械学習 ,  心血管疾患

分類 (2件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  心血管疾患 ,  患者 ,  位相角 ,  決定因子