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J-GLOBAL ID：201702231266516452   整理番号：17A0201874

有向有向性の慢性胃炎のTCM症候群症状の選択と症候群モデルに基づく構築【JST・京大機械翻訳】

Syndrome model establishment and feature selection of TCM deficiency symptom of chronic gastritis based on directed cyclic graph

著者 (8件)： Xu Weifei (Basic Medical College of Shanghai University of Chinese Medicine) ,  Gu Weijie (Basic Medical College of Shanghai University of Chinese Medicine) ,  Liu Guoping (Basic Medical College of Shanghai University of Chinese Medicine) ,  Wang Yiqin (Basic Medical College of Shanghai University of Chinese Medicine) ,  Yan Jianjun (Mechanical and Electronic Engineering Center, East China University of Science and Technology) ,  Zhong Tao (Mechanical and Electronic Engineering Center, East China University of Science and Technology) ,  Zhu Shengliang (Yueyang Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Shanghai University of Chinese Medicine) ,  Yan Xiuli (Yueyang Hospital of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Shanghai University of Chinese Medicine)
資料名： Zhonghua Zhongyiyao Zazhi  (Zhonghua Zhongyiyao Zazhi)
巻： 31  号： 11  ページ： 4491-4494  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2237A  ISSN： 1673-1727  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的;慢性胃炎のTCM症候群症状の選択と症候群モデル構築における有向有向グラフ(DCG)の実現可能性を検討する。方法;本研究において,著者らは,脾胃气と虚の31例を選択し,ラフ集合(RS)と相互情報量(MI)を用いて特徴選択を行い,次に,DCGを用いてモデルを構築した。【結果】;19例の脾臓に関連した症状(身体徴候)を選び,17例の患者には関連症状があり,スクリーニングに関連した症状は基本的にTCM理論と一致した。選択した症状に基づき、DCG法を用いて症候群モデルを構築し、2種類の症候群の分類正確率はそれぞれ脾胃气%と74.1%であり、結果はいずれもNAIVE BAYESネットワーク(NB)法の72.1%と95.2%より優れている。結論;本研究では、異なる症候群の関連症状(徴候)をうまくスクリーニングし、症状間の関係を考慮したDCG法を用いて、脱落モデルを構築し、良好な分類効果が得られ、普及研究に値する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ラフ集合 ,  患者 ,  相互情報量 ,  *スクリーニング ,  モデリング ,  特徴選択 ,  ネットワーク ,  有向グラフ ,  脾臓
準シソーラス用語： *慢性胃炎 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Symptom ,  Feature selection ,  Directed cyclic graph ,  Syndrome model

分類 (2件)： 消化器の疾患  (GH03000W) ,  実験用生物  (EA03070Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 慢性胃炎 ,  TCM ,  症候群 ,  症状 ,  モデル ,  構築