順序ロジスティック回帰を用いた外傷性脊髄損傷患者の機能回復予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-06-21
• タイトル: 順序ロジスティック回帰を用いた外傷性脊髄損傷患者の機能回復予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Predicting Functional Recovery in Patients with Traumatic Spinal Cord Injury Using Ordered Logistic Regression
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: バイオ情報学 (1)
• 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: 九州工業大学情報工学府
• 著者所属: 九州工業大学情報工学府
• 著者所属: 総合せき損センター中央リハビリテーション部
• 著者所属: 総合せき損センター中央リハビリテーション部
• 著者所属: 九州工業大学情報工学府
• 著者所属: 総合せき損センター整形外科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Spinal Injuries Center, Department of Rehabilitation Medicine
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Spinal Injuries Center, Department of Rehabilitation Medicine
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyushu Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Spinal Injuries Center, Department of Orthopedic Surgery
• 著者名: 江頭, 彩夏; 船元, 望補; 有地, 祐人; 出田, 良輔; 倉田, 博之; 坂井, 宏旭
• 著者名(英): Ayaka, Egashira; Miho, Funamoto; Yuto, Ariji; Ryosuke, Ideta; Hiroyuki, Kurata; Hiroaki, Sakai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 脊髄損傷とは脊椎が損傷，圧迫されることで，脊髄が損傷することである．早期の段階から受傷者に合わせたリハビリテーションを行うことで ADL の改善を試みることが重要である．本研究では受傷後早期のデータから 6 か月後の重症度を予測することを目的とした．初めに 132 項目ある筋力評価・感覚評価から重要な因子を選ぶため，いくつかの手法を用いて特徴選択を行う．次に選ばれた因子から順序ロジスティック回帰を使用し，作成された比例オッズモデルから，重症度分類 AIS が A，B，C，D になる確率をそれぞれ求める．正解率約 98% の機能回復予測モデルを作成できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Spinal cord injury is the result of damage or compression of the spine. It is important to try to improve ADL by providing rehabilitation tailored to the injured person from the early stage. The purpose of this study is to predict the severity of the injury at 6 months from the early post-injury data. First, feature selection is performed using several methods to select important factors from 132 muscle strength and sensory assessments. Then, from the selected factors, we used ordered logistic regression to determine the probability that the severity classification AIS would be A, B, C, or D, respectively, from the created proportional odds model. We are able to create a functional recovery prediction model with a correct answer rate of about 98%.
• 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: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2021-BIO-66, 号 23, p. 1-6, 発行日 2021-06-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• 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