論文の概要: A survey of statistical learning techniques as applied to inexpensive
pediatric Obstructive Sleep Apnea data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07873v3
- Date: Sun, 8 Aug 2021 18:41:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-31 12:45:43.601564
- Title: A survey of statistical learning techniques as applied to inexpensive
pediatric Obstructive Sleep Apnea data
- Title（参考訳）: 小児閉塞性睡眠時無呼吸データにおける統計的学習手法の検討
- Authors: Emily T. Winn, Marilyn Vazquez, Prachi Loliencar, Kaisa Taipale, Xu
Wang and Giseon Heo
- Abstract要約: 閉塞性睡眠時無呼吸は小学生の1-5%に影響を及ぼす。
スウィフトの診断と治療は、子供の成長と発達にとって重要であるが、症状の多様性と利用可能なデータの複雑さは、これを困難にしている。
探索データ解析のプロセスにおいて,相関ネットワーク,トポロジカルデータ解析からのMapperアルゴリズム,特異値分解を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1373682691616787
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pediatric obstructive sleep apnea affects an estimated 1-5% of
elementary-school aged children and can lead to other detrimental health
problems. Swift diagnosis and treatment are critical to a child's growth and
development, but the variability of symptoms and the complexity of the
available data make this a challenge. We take a first step in streamlining the
process by focusing on inexpensive data from questionnaires and craniofacial
measurements. We apply correlation networks, the Mapper algorithm from
topological data analysis, and singular value decomposition in a process of
exploratory data analysis. We then apply a variety of supervised and
unsupervised learning techniques from statistics, machine learning, and
topology, ranging from support vector machines to Bayesian classifiers and
manifold learning. Finally, we analyze the results of each of these methods and
discuss the implications for a multi-data-sourced algorithm moving forward.
- Abstract（参考訳）: 小児閉塞性睡眠時無呼吸は小学生の1-5%に影響し、他の有害な健康問題を引き起こす可能性がある。
迅速な診断と治療は、子供の成長と発達に不可欠であるが、症状の変動と利用可能なデータの複雑さは、これを困難にしている。
アンケートや頭蓋顔面計測による安価なデータに着目し,プロセスの合理化に向けて第一歩を踏み出した。
探索データ解析のプロセスにおいて,相関ネットワーク,トポロジカルデータ解析からのMapperアルゴリズム,特異値分解を適用した。
次に、統計学、機械学習、トポロジーから、サポートベクトルマシンからベイズ分類器、多様体学習まで、様々な教師なし学習手法を適用する。
最後に,これら各手法の結果を分析し,マルチデータソースアルゴリズムの今後の可能性について考察する。
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