C型慢性肝炎の肝線維化ステージ推定を目指したスペクトラム推定量に基づく特徴量の比較

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2013-12-04
• タイトル: C型慢性肝炎の肝線維化ステージ推定を目指したスペクトラム推定量に基づく特徴量の比較
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Comparison between Spectrum-based Features for the Prediction of Liver Fibrosis Stages in Chronic Hepatitis C
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 同志社大学
• 著者所属: 同志社大学
• 著者所属: 同志社大学
• 著者所属: 同志社大学
• 著者所属: 香川大学医学部附属病院
• 著者所属: 千葉大学医学部附属病院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kagawa University Hospital
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Chiba University Hospital
• 著者名: 宮崎淳文; 大崎美穂; 安本亮介; 片桐滋; 横井英人; 高林克日己
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: C 型慢性肝炎の肝線維化ステージ推定では，1 時点の検査値を用いることが多いが，近年では病状の履歴情報を活かすために検査値時系列を活用する試みも見られる．特に，検査値時系列の動的特性を表わす特徴量として，LPC ケプストラムに基づく特徴量 （平均，標準偏差，LPC ケプストラムの組合せ） がステージ推定に有効であると確認されている．しかし，LPC ケプストラムや他のスペクトラム推定量 （ピリオドグラムのケプストラム，平均ピリオドグラムのケプストラム） に関しては，ケプストラム次数を検討する余地がある．なぜなら，ケプストラム次数を適切に設定すれば，LPC ケプストラムに基づく特徴量の推定性能を向上できると期待されるからである．また，他のスペクトラム推定量に基づく特徴量においても，次数調整が性能向上をもたらす可能性がある．そこで本研究では，ケプストラム次数を様々に変えてステージ推定を行い，これら 3 つの特徴量の推定性能を比較した．実験の結果，適切なケプストラム次数に設定することで，これらの特徴量の推定性能が次数調整前に比べて向上すること，最適な次数の下においても LPC ケプストラムに基づく特徴量が最も有効であることが確認された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Many conventional studies used the clinical test results conducted at a single point in time to predict the stage of liver fibrosis in chronic hepatitis C. Recently some attempts using the time series of clinical test results for the prediction have been made to utilize the information of symptom history. As a feature representing the dynamics of clinical times series, a LPC cepstrum-based feature, i.e., a combination of mean, standard deviation, and linear predictive coding (LPC) cepstrum, was effective for stage prediction. However, there is room to discuss the order of cepstrum with regard to LPC cepstrum and other spectrum estimators (the cepstrum of periodogram and the cepstrum of averaged periodogram). It can be expected that the LPC cepstrum-based feature achieves higher prediction performance with the optimal order of cepstrum. In addition, there is a possibility that the features based on the other spectrum estimators also improve their prediction performance by cepstrum order adjustment. We therefore experimentally compared the performances of stage prediction of these three features under various orders of cepstrum. As an experimental result, with the optimal order of cepstrum, the prediction performance of these features were improved, and the LPC cepstrum-based feature outperformed the other features.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2013-MPS-96, 号 13, p. 1-6, 発行日 2013-12-04
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会