多重スケールマッチングとラフクラスタリングによる血小板数と肝炎進行度の関係解析
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概要
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本稿では、トレンドの類似性を評価項目に加えた多重スケールマッチングとラフクラスタリングによる時系列医療データベースの解析法を提案する.これまでに提案してきた位相重視型の多重スケールマッチングでは,系列がほぼ単調に減少あるいは増加する場合,そのトレンドとしての勾配差を評価できないという欠点があった.提案法では,従来の系列間相違度関数に対し以下の拡張を行う : (1)セグメントの勾配差を表す項を付加,(2)各項の結合方法を相加平均から最大値選択に変更.これにより,系列の全体的な増加,減少傾向の差を相違度に反映させるとともに,類似系列と非類似系列を分離するためのセンシティビティを向上させる.肝炎データセットに新たに追加提供された血球計数データに本方法を適用した結果、血小板数とインターフェロン治療後の長期予後等に関すして興味深い仮説が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-11-12
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