医療系論文の和訳の添削（その７）

質問

いつもお世話になっています．どなたか宜しくお願いします．少し意訳してみました．

This data set of cluster means and the histopathologic classification of these cluster means were used to create a multivariate statistical classification model. Again principal components analysis was used to orthogonalize and reduce the number of parameters needed to represent the variance in the spectral data set. The scores on the first two principal components, representing the most significant signal variance, were used as input for the classification model together with the histopathologic classification. The prediction algorithm was based on the method of logistic regression. Logistic regression is a variation of ordinary regression,useful when the observed outcome is restricted to two values, usually representing the occurrence or nonoccurrence of some outcome event (Tabachnick and Fidell, 1996).As explained in the Results section the prediction algorithm consisted of two consecutive steps. In the first step dermis was distinguished from BCC and epidermis. In the second step BCC and epidermis were separated from each other (Fig 1).

クラスター平均のデータセットおよびクラスター平均の組織病理学的分類により多変量解析クラスターモデルを作成した．直行（分析？）およびスペクトルのデータセットを表す媒介変数の数を低減するために主成分分析を実施した．なお，現象を説明するために使用したのは，最初の２主成分のスコアと病理学的分類である．述語アルゴリズム（？）はlogistic回帰法に基づいたのものであり，通常の回帰法の変形で，観察結果（おそらく従属変数）が２値の場合にのみ有効な手法である(Tabachnick and Fidell, 1996)．通常，現象（観察結果）はON，OFFである．結果の項で述べたように，予測アルゴリズムは一連の２ステップ即ち，最初のステップでBCCおよび表皮と真皮を識別し，次いでBCCと表皮を分離した．

回答No.1

drmuraberg · ベストアンサー

原文に忠実に訳した方が判り易いと思います。
訳語の検討には下記のオンライン辞書が役立ちます。
http://eow.alc.co.jp/histopathologic/UTF-8/

This data set of cluster means and the histopathologic classification of these cluster means
were used to create a multivariate statistical classification model.
クラスター平均のこのデータセットおよびこれらのクラスター平均の病理組織学的分類が
多変量統計分類モデルを作るために用いられた．

Again principal components analysis was used to orthogonalize and reduce
the number of parameters needed to represent the variance in the spectral data set.
スペクトルのデータセットの変動を表すのに必要なパラメータを直交化しその数を低減するために
再び主成分分析が使われた．

The scores on the first two principal components, representing the most significant
signal variance, were used as input for the classification model together
with the histopathologic classification.
最も顕著な変動を示す最初の２つの主成分スコアが病理組織学的分類と共に
分類モデルの入力値として用いられた．

The prediction algorithm was based on the method of logistic regression.
予測アルゴリズムはロジスティック回帰法に基づいたのものである。

Logistic regression is a variation of ordinary regression,　useful when the observed
outcome is restricted to two values, usually representing the occurrence or nonoccurrence
of some outcome event (Tabachnick and Fidell, 1996).
ロジスティック回帰は通常の回帰法の変形で，観察結果が２つの値に制限されている場合に
有効で、通常はいくらかの事象の発生（発現）または非発生（非発現）を表す
(Tabachnick and Fidell, 1996)．

As explained in the Results section the prediction algorithm consisted of
two consecutive steps.
結果の項で述べたように，予測アルゴリズムは２つの連続したステップから成っている。

In the first step dermis was distinguished from BCC and epidermis.
In the second step BCC and epidermis were separated from each other (Fig 1).
最初のステップで真皮がBCCおよび表皮と識別される。
第２のステップでBCCと表皮が分離される．

お礼

drmuraberg さん　いつも丁寧な回答ありがとうございます．　オンライン辞書も使ってみます．
原文に忠実にもう一度訳し直してみます．ありがとうございます．