機械学習を用いた術中MEPモニタリング施行症例における術後麻痺予測のモデルの構築

資料種別: 文書・図像類

著者: 油野, 岳夫ほか

出版者: -

出版年: 2020-04-18

資料形態: デジタル

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 金沢大学附属病院術中運動誘発電位(MEP)モニタリングは、術後麻痺回避のため錐体路機能を術中に評価する。しかし、MEPモニタリングは様々な要因により影響を受けるため、術後麻痺の予測精度が高くないという問題がある。本研究では、機械学習を用いて、MEPモニタリング下での脳腫瘍摘出症例の術後麻痺予測モデル...

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書誌情報

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デジタル

資料種別: 文書・図像類
タイトル: 機械学習を用いた術中MEPモニタリング施行症例における術後麻痺予測のモデルの構築
著者・編者: 油野, 岳夫
Yuno, Takeo
著者標目: 油野, 岳夫
Yuno, Takeo
出版年月日等: 2020-04-18
出版年（W3CDTF）: 2020-04-18
タイトル（掲載誌）: 令和1(2019)年度科学研究費補助金奨励研究研究成果報告書 = 2019 Fiscal Year Final Research Report
巻号年月日等（掲載誌）: 2019
掲載巻: 2019
掲載ページ: 3p.-
本文の言語コード: jpn
件名標目: MEPモニタリング
機械学習
術中運動誘発電位(MEP)
3210:General internal medicine, organ-based internal medicine, internal medicine of the bio-information integration, and related fields
対象利用者: 一般
一般注記: 金沢大学附属病院
術中運動誘発電位(MEP)モニタリングは、術後麻痺回避のため錐体路機能を術中に評価する。しかし、MEPモニタリングは様々な要因により影響を受けるため、術後麻痺の予測精度が高くないという問題がある。本研究では、機械学習を用いて、MEPモニタリング下での脳腫瘍摘出症例の術後麻痺予測モデルの構築を試みた。その結果、アルゴリズムやMEPモニタリングの評価法により分類性能の差が見られた。また、アルゴリズムによっては特徴量選択により、分類性能が向上した。本研究で最も高い分類性能を示した分類器は、MEPをアラームポイントで評価したアンサンブル学習であった。
研究課題/領域番号:19H00448, 研究期間(年度):2019
出典：「機械学習を用いた術中MEPモニタリング施行症例における術後麻痺予測のモデルの構築」研究成果報告書　課題番号19H00448（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-19H00448/19H00448seika/)を加工して作成
DOI: 10.24517/00060576
一次資料へのリンクURL: https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=54300&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
https://kanazawa-u.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=54300&item_no=1&attribute_id=26&file_no=1
オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
著作権情報: CC BY-NC-ND
関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19H00448/
https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-19H00448/19H00448seika/
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA