論文の概要: A New Feature Selection Method for LogNNet and its Application for
Diagnosis and Prognosis of COVID-19 Disease Using Routine Blood Values
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09974v1
- Date: Fri, 20 May 2022 05:47:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-23 14:32:28.301704
- Title: A New Feature Selection Method for LogNNet and its Application for
Diagnosis and Prognosis of COVID-19 Disease Using Routine Blood Values
- Title（参考訳）: LogNNetの新たな特徴選択法とその血液値を用いたCOVID-19感染症の診断と予後への応用
- Authors: Mehmet Tahir Huyut and Andrei Velichko
- Abstract要約: 本研究の目的は,LogNNet貯水池ニューラルネットワークの特徴選択法を用いて,新型コロナウイルスの診断・予後における最も効果的なルーチン血液値を決定することである。
LogNNetモデルは、患者の症状や病歴を知らずに、COVID-19パフォーマンスの非常に高い診断・予後を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since February-2020, the world has embarked on an intense struggle with the
COVID-19 disease, and health systems have come under a tragic pressure as the
disease turned into a pandemic. The aim of this study is to determine the most
effective routine-blood-values (RBV) in the diagnosis/prognosis of COVID-19
using new feature selection method for LogNNet reservoir neural network. First
dataset in this study consists of a total of 5296-patients with a same number
of negative and positive covid test. Second dataset consists of a total of
3899-patients with a diagnosis of COVID-19, who were treated in hospital with
severe-infected (203) and mildly-infected (3696). The most important RBVs that
affect the diagnosis of the disease from the first dataset were
mean-corpuscular-hemoglobin-concentration (MCHC), mean-corpuscular-hemoglobin
(MCH) and activated-partial-prothrombin-time (aPTT). The most effective
features in the prognosis of the disease were erythrocyte-sedimentation-rate
(ESR), neutrophil-count (NEU), C-reactive-protein (CRP). LogNNet-model achieved
an accuracy rate of A46 = 99.5% in the diagnosis of the disease with 46
features and A3 = 99.17% with only MCHC, MCH, and aPTT features. Model reached
an accuracy rate of A48 = 94.4% in determining the prognosis of the disease
with 48 features and A3 = 82.7% with only ESR, NEU, and CRP features. LogNNet
model demonstrated a very high disease diagnosis/prognosis of COVID-19
performance without knowing about the symptoms or history of the patients. The
model is suitable for devices with low resources (3-14 kB of RAM used on the
Arduino microcontroller), and is promising to create mobile health monitoring
systems in the Internet of Things. Our method will reduce the negative
pressures on the health sector and help doctors understand pathogenesis of
COVID-19 through key futures and contribute positively to the treatment
processes.
- Abstract（参考訳）: 2020年2月から、世界は新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミック(パンデミック)に陥り、医療システムは悲惨な圧力にさらされている。
本研究の目的は,LogNNet貯水池ニューラルネットワークの新たな特徴選択法を用いて,新型コロナウイルスの診断・予後において最も有効なルーチン血液値(RBV)を決定することである。
この研究の最初のデータセットは、5296人の患者で、同じ数の陰性および正のコビッドテストがある。
第2のデータセットは、重症感染症(203)と軽度感染症(3696)の病院で治療を受けた、covid-19の診断を受けた3899人の患者からなる。
第1のデータセットから疾患の診断に影響を与える最も重要なRBVは、平均体性ヘモグロビン濃度(MCHC)、平均体性ヘモグロビン濃度(MCH)、活性化部分性プロトロンビン時間(aPTT)であった。
この疾患の予後で最も有効な特徴は、赤血球沈着率(ESR)、好中球数(NEU)、C反応性タンパク質(CRP)であった。
lognnet-model は a46 = 99.5% の精度で,a3 = 99.17%,mchc,mch,aptのみであった。
モデルでは、a48 = 94.4%の精度で、48の疾患と、esr、neu、crpのみのa3 = 82.7%の疾患の予後を判定した。
LogNNetモデルは、患者の症状や病歴を知らずに、COVID-19パフォーマンスの非常に高い診断・予後を示した。
このモデルは、Arduinoマイクロコントローラで使用されるRAMが3～14kBの低リソースのデバイスに適している。
本手法は, 医療セクターに対する負のプレッシャーを減らし, 新型コロナウイルスの病態の解明に有効であり, 治療プロセスに積極的に貢献する。
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