ニューラルネットを用いた振戦疾患鑑別診断支援システムの研究
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概要
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振戦疾患(主にパーキンソン病)の鑑別支援診断システムを構築するため, ニューラルネットによる鑑別を試みた.振戦は疾患毎に異なる特徴を持っているため, その特徴を捉えたパラメータをニューラルネットの入力データに用いた.また新たなパラメータを模索したところ, 尖度でパーキンソン病群と本態性振戦群との間に有意な差を確認した.入力データに尖度を加えたところ, 正答率75.0%を得た.加える前と比較して平均約5%, 最大で10.0%上昇し, 尖度の有用性が示された.今回の結果から, ニューラルネットによる振戦疾患鑑別診断支援システム構築の可能性が示唆された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-12-01
著者
-
福本 一朗
長岡技術科学大学生物系医用生体工学教室
-
福本 一朗
長岡技術科学大学
-
寺西 美代子
長岡技術科学大学工学部生物系
-
松本 義伸
長岡技術科学大学RIセンター
-
田村 正人
日本大学 医学部 神経内科
-
田村 正人
長岡西病院
-
福本 一朗
長岡技術科学大学大学院工学研究科生物系医用生体工学研究室
-
小山 亮一
長岡技術科学大学生物系
-
小山 亮一
長岡技術科学大学工学部
-
松本 義伸
長岡技術科学大学
-
寺西 美代子
長岡技術科学大学生物系
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