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J-GLOBAL ID：201702266313420562   整理番号：17A0323606

IntelliHealth:新しい重み付き多層分類器アンサンブルフレームワークを用いた医療意思決定支援応用【Powered by NICT】

IntelliHealth: A medical decision support application using a novel weighted multi-layer classifier ensemble framework

著者 (3件)： Bashir Saba (Computer Engineering Department, College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology (NUST), Islamabad 44000, Pakistan) ,  Qamar Usman (Computer Engineering Department, College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology (NUST), Islamabad 44000, Pakistan) ,  Khan Farhan Hassan (Computer Engineering Department, College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology (NUST), Islamabad 44000, Pakistan)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 59  ページ： 185-200  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  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： 個体の寿命に関係するとして精度は医療分野で重要な役割を果たしている。機械学習技術を用いた疾患分類と予測した広範な研究。しかし,は,分類器が最良の結果を与え一致ではない。特定分類器は特定のデータセットに対して他のものよりも優れている可能性があるが,他の分類器は,いくつかの他のデータセットに対して優れていることができた。分類器のアンサンブルは分類精度を改善するための有効な方法であることが証明されている。本研究では,強化されたバギングと最適化された重みづけを用いた多層分類によるアンサンブルフレームワークを提案した。「HM BagMoov」と呼ばれる提案したモデルは,七つの異種分類器のアンサンブルを利用した従来の性能ボトルネックの限界を克服した。枠組みは公共リポジトリから得られた五種類の心疾患データセット,四乳癌データセット,二糖尿病データセット,二肝疾患データセット,および,1つの肝炎データセット上で評価した。結果の分析は,全ての疾患の個々の分類器と比較した場合,アンサンブル・フレームワークは最高の精度,感度及びF値を達成したことを示す。これに加えて,最先端の技術と比較した場合,アンサンブル・フレームワークはまた最高の精度を達成した。「IntelliHealth」と名付けた応用も診断助言のための病院/医師により使用されるかもしれないことを提案したモデルに基づいて開発した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 肝臓疾患 ,  病院 ,  心臓病 ,  最適化 ,  医師 ,  乳房腫瘍 ,  重みづけ ,  多層 ,  *機械学習 ,  糖尿病 ,  リポジトリ
準シソーラス用語： F値 ,  分類精度 ,  機械学習技術 ,  *意思決定支援 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  分類 ,  バギング ,  疾患予測 ,  多層 ,  アンサンブル法

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多層 ,  分類器 ,  アンサンブル ,  フレームワーク ,  医療 ,  意思決定支援 ,  応用