1/6

Japanese Journal of Comprehensive Rehabilitation Science (2020)

Original Article

人工ニューラルネットワークを用いた脳卒中患者の更衣自立予測モデル
におけるサンプル数と精度の関係
1

2

2

2

藤田貴昭， 大橋拓朗， 山根和広， 山本優一，
1
2
2
3
曽根稔雅， 大平葉子， 大槻剛智， 五百川和明
1

東北福祉大学健康科学部リハビリテーション学科
2
北福島医療センターリハビリテーション科3
福島県立医科大学新医療系学部設置準備室

要旨
Fujita T, Ohashi T, Yamane K, Yamamoto Y, Sone T, Ohira
Y, Otsuki K, Iokawa K. Relationship between the numberof samples and the accuracy of the prediction model for
dressing independence using artificial neural networks instroke patients. Jpn J Compr Rehabil Sci 2020; 11: 28–34.
【目的】人工ニューラルネットワークを用いて脳卒中患者の更衣の自立可否の予測モデルを作成する際に，有用なモデルが作成できるサンプル数の下限の目安を調べること．
【方法】脳卒中患者 121 名から無作為抽出を繰り返
し 120 名，100 名，80 名，60 名，40 名の 5 つのデー
タセットを作成した．それぞれのデータセットで回復期リハ病棟入院時の変数から入院 1 か月後の更衣自立可否を予測するモデルを人工ニューラルネットワー
クとロジスティック回帰で作成し，両モデルの精度を比較した．
【結果】120 名，100 名，80 名のデータセットでは，
人工ニューラルネットワークモデルの精度がロジス
ティック回帰モデルと比較して有意に高かった．一方，
60 名と 40 名のデータセットでは両モデルの精度に差は認められなかった．
【結論】人工ニューラルネットワークで有用な更衣自立予測モデルが作成できる下限サンプル数は 80 程度であることが示唆された．
キーワード：脳卒中，予後予測，日常生活活動

はじめに
脳卒中は長期的な能力低下を引き起こす主要な原因疾患の一つである［1］．リハビリテーション（リハ）著者連絡先：藤田貴昭
東北福祉大学健康科学部リハビリテーション学科〒 989–3201 宮城県仙台市青葉区国見ケ丘 6–149–1
E-mail：t-fujita@tfu-mail.tfu.ac.jp
2020 年 1 月 7 日受理
利益相反：本研究に関連する利益相反は一切ありません．
©Kaifukuki Rehabilitation Ward Association 2020
doi.org/10.11336/jjcrs.11.28

において対象者の日常生活活動能力（ADL）の予後予測は，介入方針や目標の設定，必要となる人的・物
理的環境の準備，および家族指導などにおいて重要となる．ADL 予後予測法については種々の報告がある
が，結果の一般化に限界を有することが多く［2，3］，
予測の精度を高めるためには各施設で独自の予測モデ
ルを作成することが重要であることが指摘されている［4］．
一方で，各単一施設で予測モデルを作成する場合には使用可能なデータ数が少数になりやすいことが想定される．近年，Fujita ら［5］は各単一施設の小サン
プルでも精度の高い ADL 予測モデルを作成できる手法を探索し，人工ニューラルネットワークが有用であったことを報告している．同研究では 83 例のサンプルを用いて更衣自立に関する予測モデルを作成した
場合，ロジスティック回帰や決定木と比較して人工
ニューラルネットワークのモデルの精度が高かったことを報告しているが，その一方で人工ニューラルネッ
トワークの精度の優位性が保たれるサンプル数の下限は明らかにされていない．そこで本研究では，人工ニューラルネットワークで有用な更衣自立の予測モデ
ルを作成できるサンプル数の下限の目安を調べるた
め，人工ニューラルネットワークによる予測モデルの精度と学習サンプル数の関係を検証した．

対象と方法
本研究は後方視的観察研究であり，対象者の診療録から種々の情報を収集して分析した．対象は A 病院
回復期リハ病棟に入退院した脳卒中患者で以下の取り込み基準を満たした 121 名である．取り込み基準は（1）初発の脳出血または脳梗塞と診断された者，（2）
一側テント上の病変であった者，（3）入院評価時に
更 衣 が 非 自 立 で あ っ た 者（入 院 時 FIM® instrument（version 3）更衣上半身・下半身［6，7］の一方または両方が 5 点以下），（4）後述の分析データに欠損値がなかった者とした．本研究は北福島医療センターと東北福祉大学の倫理審査委員会の審査を受け，承認を得た後に実施した（No. 72，RS180601）．
本研究では入院時の変数から入院 1 か月後の更衣自立可否を予測するモデルの作成を行った．入院 1
Jpn J Compr Rehabil Sci Vol 11, 2020

2/6

藤田貴昭・他：ニューラルネットワークモデルにおけるサンプル数と精度の関係

か 月 後 の 更 衣 自 立 可 否 の 判 断 は， 入 院 1 か 月 時 のFIM® instrument 更衣項目の得点を指標とした．なおFIM® instrument 更衣項目には上半身と下半身があるが，本研究では両者のうち低いほうの得点を採用し，6 点以上を自立，5 点以下を非自立とした．予測モデ
ルの独立変数として用いる入院時変数には，これまでに更衣自立度と関連することが報告されている年齢［8］， 練 習 前 の 更 衣 自 立 度［9］， 体 幹 機 能［8，10］，視空間認知［8］，バランス［11，12］の情報を収集した．入院時の更衣自立度の指標には入院時のFIM® instrument 更衣項目の得点，体幹機能と視空間認知の指標には Stroke Impairment Assessment Set（SIAS）［13］，バランスの指標には Berg balance scale（BBS）［14］を用いた．またこれらの変数に加えて，本研
究では ADL の予後と関連することが報告されている
麻痺側および非麻痺側の上肢機能，認知機能，脳卒中
発症後期間も変数に加えた．上肢機能の指標には簡易
上肢機能検査（STEF）［15］，認知機能の指標には改訂長谷川式知能評価スケール（HDS-R）［16］を用いた．
本研究では人工ニューラルネットワークを用いた更衣自立予測モデルの精度とサンプル数の関係を調べる
た め， 対 象 者 121 名 か ら 無 作 為 抽 出 を 繰 り 返 し て
120 名，100 名，80 名，60 名，40 名 の 5 つ の デ ー
タセットを作成し，それぞれのデータセットで予測モデルを作成してその精度を検証した．人工ニューラル
ネットワークで作成されたモデルの精度については，
一般的に広く用いられている手法であるロジスティッ
ク回帰で作成されたモデルの精度と比較することで検討した．人工ニューラルネットワークおよびロジス
ティック回帰によるモデル作成の手順としては，まずサンプル数の異なる 5 つのデータセットのそれぞれで，対象者を入院 1 か月時の FIM® instrument 更衣得点に基づき，自立群（FIM® instrument ≧ 6 点）と非自立群（FIM® instrument ≦ 5 点）に分類し，モデルに投入する変数の選択のため，各入院時変数について群間比 較 を 行 っ た． 比 較 に は student-t 検 定，χ2 検 定，
Mann-Whitney U 検定を用いた．次に群間比較で有意であった入院時変数を独立変数，入院 1 か月時更衣の自立・非自立を従属変数として，ステップワイズロ
ジスティック回帰分析（尤度比変数増加法）を行い，ロジスティック回帰モデルを作成した．一方，人工ニューラルネットワークモデルは本研究では中間層 1層の階層型多層パーセプトロンとし，独立変数はロジス テ ィ ッ ク 回 帰 で 選 択 さ れ た 変 数 と し て， ロジス
ティック回帰と人工ニューラルネットワークのモデルが同じ独立変数で作成されるように設定した．また本研究では人工ニューラルネットワークにおける学習サ
ンプルと過学習を防ぐための検定サンプルの割合を9：1 とした．また人工ニューラルネットワークでは
サンプル数を考慮して，5 段階を超える変数（つまりSIAS 体幹，視空間認知以外の項目）が独立変数に使用される場合には四分位を基準に 4 段階に変換し投入した．なお人工ニューラルネットワークでは，入力層から中間層への重みの初期値がランダムであり，学
習結果はこの初期値に依存するため，本研究では初期値の再設定を 10 回反復し，最も予測精度の高かったモデルを採用した．
人工ニューラルネットワークとロジスティック回帰
Jpn J Compr Rehabil Sci Vol 11, 2020で作成されたモデルの精度は層化 10 分割交差検証により比較した．10 分割交差検証は全対象者を無作為に 10 分割し，9 つのグループを使用してモデルを作成し，残りの 1 つのグループを検証データとして精度を検証することを 10 回繰り返す方法である．この際，本研究ではロジスティック回帰ではモデルで用いられる独立変数が変化しないように強制投入法を用いた．10 分割交差検証では人工ニューラルネットワー
クとロジスティック回帰それぞれのモデルにおける正分類率，感度，特異度，陽性的中率，陰性的中率を算出してウィルコクソンの順位和検定を用いて比較した．すべての検定の有意水準は 5％未満とし，統計ソ
フトには SPSS Statistics version. 25 を用いた．

結果
各データセットの対象者の属性および心身機能，更衣自立度を表 1 に示す．入院 1 か月後の更衣自立群と非自立群で入院時変数を比較した結果，100 名の
データセットでの年齢と麻痺側 STEF を除き，すべての変数で有意差が認められた（表 2）．それらの変数
を独立変数としてロジスティック回帰分析を実施した
結 果，120 名 の デ ー タ セ ッ ト で は BBS と 非 麻 痺 側
STEF と SIAS 垂 直 性，100 名 の デ ー タ セ ッ ト で はBBS と非麻痺側 STEF と発症後日数，80 名のデータセットでは BBS と HDS-R，60 名のデータセットでは BBS と非麻痺側 STEF と年齢，40 名のデータセッ
トでは BBS と非麻痺側 STEF が，モデルの独立変数として選択された．
作成された人工ニューラルネットワークとロジス
ティック回帰のモデルの精度を比較した結果，120 名，
100 名，80 名のデータセットを用いた分析では，人工ニューラルネットワークのモデルが正分類率，感度，
特異度，陽性的中率，陰性的中率のすべてでロジス
ティック回帰のモデルを上回り，120 名の分析では正分類率と陰性的中率と感度，100 名の分析では陽性的中率，80 名の分析では正分類率で有意差が認められた（表 3）．一方，60 名，40 名の分析ではすべての項目
において人工ニューラルネットワークとロジスティッ
ク回帰のモデルの間に有意差は認められなかった．

考察
医学・医療分野において人工ニューラルネットワー
クを用いて予測モデルを作成し，その精度を従来の一般的な手法であるロジスティック回帰モデルと比較した報告は多数存在する．それらの報告を俯瞰すると，
ロジスティック回帰モデルと人工ニューラルネット
ワークの間で予測性能の差はないとする報告［17–22］が一定数存在するものの，人工ニューラルネットワー
クのほうが優れていると結論付けた報告［23–31］が多い．また近年，外傷患者の転帰に関するシステマ
ティックレビューとメタアナリシスを行った研究［32］においても，人工ニューラルネットワークのモデルはロジスティック回帰よりも優れた性能を有することが報告されている．また著者らは 83 例という
小サンプルであっても，脳卒中の更衣の自立を予測に関して，人工ニューラルネットワークはロジスティッ藤田貴昭・他：ニューラルネットワークモデルにおけるサンプル数と精度の関係

3/6

表 1．各データセットの属性，心身機能および更衣自立度
Variables

Dataset 1（n＝120）Dataset 2（n＝100）Dataset 3（n＝80）

Dataset 4（n＝60）

Dataset 5（n＝40）

Age, years, mean（SD）
75.2（12.4） 75.4（12.6） 75.6（13.0） 74.8（13.0） 74.8（14.3）
Gender, men, n（%）
62（51.7） 57（57.0） 43（53.8） 32（53.3） 22（55.0）
Affected side, right, n（%）
56（46.7） 51（51.0） 37（46.3） 25（41.7） 20（50.0）
Post-stroke time at admission, days,
30.2（11.7） 29.3（11.2） 29.4（11.1） 31.4（12.0） 28.4（11.9）
mean（SD）
SIAS verticality at admission, points,
3（2–3）
3（2–3）
3（2–3）
3（2–3）
3（1–3）
median（IQR）
SIAS abdominal muscle strength at2（1–2）
2（1–2）
2（0.5–2）
2（1–2）
2（1–2）
admission, points, median（IQR）
SIAS visuospatial perception at admission,3（3–3）
3（3–3）
3（3–3）
3（3–3）
3（3–3）
points, median（IQR）
Berg balance scale at admission, points,
20.5（16.8） 21.3（16.6） 20.3（17.1） 20.5（16.6） 21.6（16.3）
mean（SD）
STEF affected side at admission, points,
75.1（21.0） 76.3（20.6） 75.2（22.2） 75.7（20.6） 73.1（25.4）
mean（SD）
STEF unaffected side at admission,
25.8（32.8） 27.5（33.5） 24.5（32.9） 27.3（32.8） 31.7（33.9）
points, mean（SD）
HDS-R at admission, points, mean（SD）
19.7（7.9） 19.5（7.9） 19.5（7.9） 20.9（7.2） 19.6（7.6）
Dressing performance at admission
FIM® upper body dressing, points,
3.0（1.0–4.0）3.0（1.0–4.5）3.0（1.0–4.0）3.0（1.0–4.0）3.0（1.0–4.5）
median（IQR）
FIM® lower body dressing, points,
2.0（1.0–4.0）2.0（1.0–4.0）2.0（1.0–4.0）2.0（1.0–4.0）2.0（1.0–5.0）
median（IQR）
The lower score on FIM® for dressing theupper and lower body, points, median 2.0（1.0–4.0）2.0（1.0–4.0）2.0（1.0–4.0）2.0（1.0–4.0）2.0（1.0–4.0）（IQR）
Dressing performance at 1-month after
admission
FIM® upper body dressing, points,
5.0（2.0–6.0）5.0（2.5–6.0）5.0（2.0–6.0）4.5（2.5–6.0）5.0（2.0–6.0）
median（IQR）
FIM® lower body dressing, points,
4.0（2.0–6.0）5.0（2.0–6.0）4.0（2.0–6.0）4.5（2.5–6.0）4.5（2.0–6.0）
median（IQR）
The lower score on FIM® for dressing theupper and lower body, points, median 4.0（2.0–6.0）5.0（2.0–6.0）4.0（2.0–6.0）4.0（2.0–6.0）4.0（2.0–6.0）（IQR）
Independence of upper body dressing,
39（32.5） 34（34.0） 26（32.5） 20（33.3） 14（35.0）n（%）
Independence of lower body dressing,
37（30.8） 32（32.0） 24（30.0） 19（31.7） 12（30.0）n（%）
Independence of both upper and lower
37（30.8） 32（32.0） 24（30.0） 19（31.7） 12（30.0）
body dressing, n（%）
Abbreviations: SIAS, stroke impairment assessment set; HDS-R, revised Hasegawaʼs dementia scale; STEF, simple test forevaluating hand function.
ク回帰より予測精度の高いモデルを作成できたことを報告した［5］．一方で，人工ニューラルネットワー
クとロジスティック回帰の精度の差に関して，サンプ
ル数を変化させて検証した研究はこれまでになく，また 100 未満の小サンプルを用いた報告もほとんど見当たらない．そのため，人工ニューラルネットワーク
で有用なモデルを作成できるサンプル数の下限はこれまで不明であった．
本研究の結果，人工ニューラルネットワークで有用

な更衣自立予測モデルが作成できる下限サンプル数は80 程度であり，サンプル数が 60 以下になるとその優位性は失われる可能性が示唆された．80 名程度のサンプルにおいて，ロジスティック回帰に比べて人工ニューラルネットワークのほうが精度の高いモデルが作成できたことは先行研究［5］の結果と一致する．
今回 100 名のデータセットでは，120 名と 80 名のデータセットと異なり，人工ニューラルネットワークとロジスティック回帰で正分類率に有意な差は認めら
Jpn J Compr Rehabil Sci Vol 11, 2020

4/6

藤田貴昭・他：ニューラルネットワークモデルにおけるサンプル数と精度の関係

表 2．入院 1 か月後の更衣自立群と非自立群の間で有意差が認められた入院時変数
Variables at admission
n＝120

Age, Post-stroke time at admission, FIM® dressing, SIAS verticality, SIAS abdominal muscle strength,
SIAS visuospatial perception, Berg balance scale, STEF affected side, STEF unaffected side, HDS-R

n＝100

Post-stroke time at admission, FIM® dressing, SIAS verticality, SIAS abdominal muscle strength, SIAS
visuospatial perception, Berg balance scale, STEF unaffected side, HDS-R

n＝80

Age, Post-stroke time at admission, FIM® dressing, SIAS verticality, SIAS abdominal muscle strength,
SIAS visuospatial perception, Berg balance scale, STEF affected side, STEF unaffected side, HDS-R

n＝60

Age, Post-stroke time at admission, FIM® dressing, SIAS verticality, SIAS abdominal muscle strength,
SIAS visuospatial perception, Berg balance scale, STEF affected side, STEF unaffected side, HDS-R

n＝40

Age, Post-stroke time at admission, FIM® dressing, SIAS verticality, SIAS abdominal muscle strength,
SIAS visuospatial perception, Berg balance scale, STEF affected side, STEF unaffected side, HDS-R

Abbreviations: SIAS, stroke impairment assessment set; HDS-R, revised Hasegawaʼs dementia scale; STEF, simple test forevaluating hand function.
表 3．人工ニューラルネットワークとロジスティック回帰モデルの精度の比較
Accuracy (%)
n＝120
n＝100
n＝80
n＝60
n＝40

ANNa
LRa
ANNb
LRb
ANNc
LRc
ANNd
LRd
ANNe
LRe

88.3
＊
80.0
84.0
75.0
85.0
＊
73.8
83.3
80.0
90.0
82.5

PPV (%)
83.2
72.7
82.2
＊
65.8
86.7
69.7
80.0
73.3
83.3
85.4

NPV (%)

Sensitivity (%)

Specificity (%)

91.7
＊
85.4
86.9
80.5
85.9
82.8
89.0
87.5
100.0
88.3

81.7
＊
65.8
68.3
56.7
63.3
56.7
75.0
70.0
100.0
70.0

91.4
86.7
91.0
83.6
94.3
82.7
88.5
86.0
86.7
90.0

p ＜ 0.05.
Abbreviations: ANN, artificial neural network; LR, logistic regression; PPV, positive-predictive value; NPV, negativepredictive value.
aModels created by SIAS verticality, Berg balance scale, and STEF on unaffected side.
b
Models created by time post-stroke, Berg balance scale, and STEF on unaffected side.
c
Models created by Berg balance scale and Revised Hasegawaʼs dementia scale.
dModels created by age, Berg balance scale, and STEF on unaffected side.
e
Models created by Berg balance scale, and STEF on unaffected side.
＊れなかったが，陽性的中率，陰性的中率，感度，特異度のすべてで人工ニューラルネットワークがロジス
ティック回帰を上回っていた．感度と特異度および陽性的中率と陰性的中率はそれぞれトレードオフの関係にあるため，その一方のみが高値であっても予測精度が高いことを意味しないが，100 名のデータセットではこれらすべての項目で人工ニューラルネットワーク
が上回り，その一部の項目で有意差が認められていることから，われわれは 100 名のデータセットにおいても人工ニューラルネットワークのモデルがロジス
ティック回帰と比べて予測精度の高いモデルが作成されたと解釈している．一方，60 名のデータセットでも，正分類率，陽性的中率，陰性的中率，感度，特異度のすべてで人工ニューラルネットワークが上回っているが，両者の数値は似通っており，有意な差が認められなかったため，われわれは両モデルの間に精度のJpn J Compr Rehabil Sci Vol 11, 2020

差はないと解釈した．
なお本研究では，脳卒中患者が一連の更衣を監視や介助なく遂行できるか否かを予測することが臨床上重要と考え，上半身と下半身の更衣自立度を包括的に扱った．しかし，今回の FIM® instrument の更衣上半
身と下半身の成績をみると，上半身に比べて下半身のほうが若干得点が低かった．これは更衣全体を自立できるか否かは，より難易度の高い下半身の更衣を自立できるかが大きな影響力をもっていることを意味し，
本研究の結果は下半身の更衣の自立度をより強く反映した結果である可能性がある．
本研究の知見は，リハビリテーション分野において単一施設で独自の更衣自立予測モデルを作成する際に有益な情報になると考えられる．つまり，単一施設で更衣自立の予測モデルを作成する際にサンプル数が80 以上収集できた場合は予測精度を高めるためには藤田貴昭・他：ニューラルネットワークモデルにおけるサンプル数と精度の関係

人工ニューラルネットワークの利用が望ましいと考えられ，サンプル数が 60 以下のケースであればロジス
ティック回帰でも人工ニューラルネットワークと同等の精度のモデルが期待できるといえる．今後の課題は，
上半身と下半身の更衣で別々の分析を行って結果の相違の有無を検証すること，今回は更衣の自立可否を指標とした検証であったが別の ADL でも同様の結果となるかを確認すること，他の施設のデータでも同様の結果が得られるかを確認することが必要な点である．
またモデルの独立変数を変更した検討も必要である．

謝辞
本研究は JSPS 科研費 18K17728 の助成を受けたものです．
The use of the FIM® instrument to collect data for thisresearch study was authorized and conducted in accordancewith the term of a special purpose license granted to thelicensee by Uniform Data System for Medical
Rehabilitation （UDSMR）. The licensee has not been
trained by UDSMR in the use of the FIM® instrument, andthe patient data collected during the course of this researchstudy has not been submitted to or processed by UDSMR.
No implication is intended that such data has been or will
be subjected to the standard data processing procedures of
UDSMR or that it is otherwise comparable with the dataprocessed by UDSMR. FIM® is a trademark of UDSMR, adivision of UB Foundation Activities, Inc.

文献

1. Mozaffarian D, Benjamin EJ, Go AS, Arnett DK, Blaha
MJ, Cushman M, et al. Heart disease and stroke
statistics―2015 update: a report from the American Heart
Association. Circulation 2015; 313: e29‐322.
2. Counsell C, Dennis M. Systematic review of prognostic
models in patients with acute stroke. Cerebrovasc Dis
2001; 12: 159‐70.
3. Veerbeek JM, Kwakkel G, van Wegen EE, Ket JC,
Heymans MW. Early prediction of outcome of activities
of daily living after stroke: a systematic review. Stroke
2011; 42: 1482‐8.
4. Sato A, Fujita T, Ohashi Y, Yamamoto Y, Suzuki K,
Otsuki K. A prediction model for activities of daily living
for stroke patients in a convalescent rehabilitation ward. J
Allied Health Sci 2016; 7: 1‐6.
5. Fujita T, Sato A, Narita A, Sone T, Iokawa K, Tsuchiya
K, et al. Use of a multilayer perceptron to create aprediction model for dressing independence in a small
sample at a single facility. J Phys Ther Sci 2019; 31:
69‐74.
6. Data Management Service of the Uniform Data System
for Medical Rehabilitation and the Center for functional
Assessment Research. Guide for the Uniform Data Set for
Medical Rehabilitation, Version 3.0. New York: State
University of New York at Buffalo; 1990.
7. Chino N, Tsubahara A, Sonoda S, Domen K, Takahashi
H. Functional evaluation of stroke patients―SIAS andFIM (basic). 1st ed. Tokyo: Kanehara-shuppan; 2014. p.


5/6

78‐138. Japanese.
8. Saito Y, Toshima M, Nori K, Kimura N. Factors affecting
upper-body ability in post-acute stroke patients: afunctional assessment. Sagyouryouhou 2012; 31: 134‐40.
Japanese.
9. Suzuki M, Omori M, Hatakeyama M, Yamada S,
Matsushita K, Iijima S. Predicting recovery of upper-body
dressing ability after stroke. Arch Phys Med Rehabil
2006; 87: 1496‐502.
10. Fujita T, Sato A, Togashi Y, Kasahara R, Ohashi T,
Yamamoto Y. Contribution of abdominal muscle strengthfor various activities of daily living in stroke patients withmild paralysis. J Phys Ther Sci 2015; 27: 815‐8.
11. Fujita T, Nagayama H, Sato A, Yamamoto Y, Yamane K,
Otsuki K, et al. Hierarchy of dysfunction related todressing performance in stroke patients: a path analysis
study. PLoS ONE 2016; 11: e0151162.
12. Fujita T, Sato A, Yamamoto Y, Yamane K, Otsuki K,
Tsuchiya K, et al. Relationship between dressing andmotor functions in stroke patients: a study with partial
correlation analysis. J Phys Ther Sci 2015; 27: 3771‐4.
13. Chino N, Tsubahara A, Sonoda S, Domen K, Takahashi
H. Functional evaluation of stroke patients-SIAS and FIM(basic). Tokyo: Kanehara-shuppan; 2012. p. 36‐67.
Japanese.
14. Berg K, Wood-Dauphinee S, Williams JI, Gayton D.
Measuring balance in the elderly: preliminary developmentof an instrument. Physiother Can 1989; 41: 304‐11.
15. Kaneko T, Muraki T. Development and standardizationof the hand function test. Bull Allied Med Sci Kobe 1990;
6: 49‐54.
16. Imai Y, Hasegawa K. The revised Hasegawa’s dementia
scale [HDS-R]: evaluation of its usefulness as a screening
test for dementia. J Hong Kong Coll Psychiatr 1994; 4:
20‐4.
17. Ottenbacher KJ, Smith PM, Illig SB, Linn RT, Fiedler
RC, Granger CV. Comparison of logistic regression andneural networks to predict rehospitalization in patientswith stroke. J Clin Epidemiol 2001; 54: 1159‐65.
18. Ottenbacher KJ, Linn RT, Smith PM, Illig SB, Mancuso
M, Granger CV. Comparison of logistic regression andneural network analysis applied to predicting living
setting after hip fracture. Ann Epidemiol 2004; 14: 551‐9.
19. Heydari ST, Ayatollahi SM, Zare N. Comparison of
artificial neural networks with logistic regression for
detection of obesity. J Med Syst 2012; 36: 2449‐54.
20. Tang ZH, Liu J, Zeng F, Li Z, Yu X, Zhou L. Comparisonof prediction model for cardiovascular autonomic
dysfunction using artificial neural network and logistic
regression analysis. PLoS One 2013; 8: e70571.
21. Mendes RG, de Souza CR, Machado MN, Correa PR, Di
Thommazo-Luporini L, Arena R, et al. Predicting
reintubation, prolonged mechanical ventilation and deathin post-coronary artery bypass graft surgery: a comparison
between artificial neural networks and logistic regression
models. Arch Med Sci 2015; 11: 756‐63.
22. Linder R, König IR, Weimar C, Diener HC, Pöppl SJ,
Ziegler A. Two models for outcome prediction ― a
Jpn J Compr Rehabil Sci Vol 11, 2020

6/6

藤田貴昭・他：ニューラルネットワークモデルにおけるサンプル数と精度の関係

comparison of logistic regression and neural networks.
Methods Inf Med 2006; 45: 536‐40.
23. Lundin M, Lundin J, Burke HB, Toikkanen S, Pylkkänen
L, Joensuu H. Artificial neural networks applied tosurvival prediction in breast cancer. Oncology 1999; 57:
281‐6.
24. Kim WO, Kil HK, Kang JW, Park HR. Prediction onlengths of stay in the postanesthesia care unit following
general anesthesia: preliminary study of the neuralnetwork and logistic regression modelling. J Korean Med
Sci 2000; 15: 25‐30.
25. Lin SP, Lee CH, Lu YS, Hsu LN. A comparison of MICU
survival prediction using the logistic regression modeland artificial neural network model. J Nurs Res 2006; 14:
306‐14.
26. Liew PL, Lee YC, Lin YC, Lee TS, Lee WJ, Wang W, etal. Comparison of artificial neural networks with logistic
regression in prediction of gallbladder disease amongobese patients. Dig Liver Dis 2007; 39: 356‐62.
27. Lin CC, Ou YK, Chen SH, Liu YC, Lin J. Comparisonof artificial neural network and logistic regression models
for predicting mortality in elderly patients with hip
fracture. Injury 2010; 41: 869‐73.
28. Shi HY, Lee KT, Lee HH, Ho WH, Sun DP, Wang JJ, et

Jpn J Compr Rehabil Sci Vol 11, 2020

al. Comparison of artificial neural network and logistic
regression models for predicting in-hospital mortality
after primary liver cancer surgery. PLoS One 2012; 7:
e35781.
29. Parsaeian M, Mohammad K, Mahmoudi M, Zeraati H.
Comparison of logistic regression and artificial neuralnetwork in low back pain prediction: second national
health survey. Iran J Public Health 2012; 41: 86‐92.
30. Faradmal J, Soltanian AR, Roshanaei G, Khodabakhshi
R, Kasaeian A. Comparison of the performance of loglogistic regression and artificial neural networks forpredicting breast cancer relapse. Asian Pac J Cancer Prev
2014; 15: 5883‐8.
31. Ozden S, Er S, Saylam B, Yildiz BD, Senol K, Tez M. A
comparison of logistic regression and artificial neuralnetworks in predicting central lymph node metastases inpapillary thyroid microcarcinoma. Ann Ital Chir 2018; 89:
193‐8.
32. Hassanipour S, Ghaem H, Arab-Zozani M, Seif M,
Fararouei M, Abdzadeh E, et al. Comparison of artificial
neural network and logistic regression models forprediction of outcomes in trauma patients: a systematic
review and meta-analysis. Injury 2019; 50: 244‐50.