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  1. 紀要(神奈川工科大学研究報告)
  2. B 理工学編
  3. 第41号-第48号(2016年度-2024年度)
  4. 第45号

特徴量選択手法およびシステム構成の最適化によるうつ病CADの高性能化

https://doi.org/10.34411/00032041
https://doi.org/10.34411/00032041
d860e42a-5842-4667-8954-870c95ecf05f
名前 / ファイル ライセンス アクション
kkb-045-001.pdf kkb-045-001.pdf (802.7 kB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2021-05-10
タイトル
タイトル 特徴量選択手法およびシステム構成の最適化によるうつ病CADの高性能化
言語 ja
タイトル
タイトル Improving the performance of Depression CAD by using feature selection methods and optimizing system configuration
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Depression
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Feature selection
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Optimization
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.34411/00032041
ID登録タイプ JaLC
著者 牧, 優太

× 牧, 優太

ja 牧, 優太

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和田, 昇太

× 和田, 昇太

ja 和田, 昇太

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安倍, 和弥

× 安倍, 和弥

ja 安倍, 和弥

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武尾, 英哉

× 武尾, 英哉

ja 武尾, 英哉

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永井, 優一

× 永井, 優一

ja 永井, 優一

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Maki, Yuta

× Maki, Yuta

en Maki, Yuta

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Wada, Shota

× Wada, Shota

en Wada, Shota

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Abe, Kazuya

× Abe, Kazuya

en Abe, Kazuya

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Takeo, Hideya

× Takeo, Hideya

en Takeo, Hideya

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Nagai, Yuichi

× Nagai, Yuichi

en Nagai, Yuichi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 The number of subjects with depression in Japan has been increasing and the number of medical examinees has also been increasing. Therefore, more appropriate diagnosis is required. However, the diagnosis of depression and other mental disorders has not been made using objective indicators such as biomarkers, and the accuracy of the diagnosis has been questioned. Therefore, we are developing a system for calculating the confidence of depression to help physicians to make a diagnosis. To achieve a higher accuracy than the conventional discrimination accuracy, we optimized the program's configuration by adding a voice classifier and using Leave-one-out cross-validation etc. Also, we performed feature selection using 18 feature selection methods and extraction of the optimal model using a brute force algorithm of feature combinations. As a result, the discrimination accuracies of 90 %, 95 %, and 100 % for male, female, and mixed-sex data were achieved, respectively, which is higher than the conventional accuracy of 83 %.
言語 en
書誌情報 神奈川工科大学研究報告.B,理工学編

巻 45, p. 1-7, 発行日 2021-03-01
出版者
出版者 神奈川工科大学
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 21882878
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12669200
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 12:51:50.694760
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