Knowledge structure and global trends of machine learning instroke over the past decade: A scientometric analysis

https://www.cell.com/heliyon/pdf/S2405-8440(24)00261-5.pdf

以下は、上記の論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものです。解釈の正確性について保証はいたしません。

• 論文タイプ：本研究はオリジナル論文であり、学術雑誌「Heliyon」に掲載されました。

• 本研究の背景と関連研究：脳卒中は公衆衛生上の重要な問題とされ、機械学習（ML）がその治療に活用されています。本研究は、過去10年間のMLを脳卒中に応用した研究の知識構造やトレンドを明らかにすることを目的としています。

• 本研究の目的と重要性：本研究の目的は、MLを脳卒中に応用した文献の科学メトリクス分析を行い、現在の状況やトレンドを明らかにすることです。この研究は、脳卒中のML研究のトピックや将来の方向性、展望を考える上で重要な情報を提供します。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、2013年から2023年までのMLを脳卒中に応用した文献を収集しました。収集したデータは、英語で書かれたオリジナル論文と総説に限定され、Web of Science Core Collection（WoSCC）から取得しました。その後、CiteSpaceとVOSviewerという分析ツールを使用してデータの可視化と分析を行いました。

• 本研究で明らかにした内容：本研究では、2013年から2022年までの10年間におけるMLを脳卒中に応用した文献の出版動向や引用動向を分析しました。また、脳卒中におけるMLの主要な研究トピックや国と機関の連携ネットワーク、キーワードの共起分析なども行いました。

• 本研究の有効性の検証方法：本研究では、MLを脳卒中に応用した研究の出版動向や引用状況を明らかにすることで、この研究分野の発展状況や将来の研究方向を把握することができます。また、脳卒中におけるMLの研究トピックや国と機関の連携ネットワーク、キーワードの共起分析を通じて、研究者や関係者に将来の研究や国際的な協力の可能性を示唆することができます。