Predicting body fat mass by IR thermographic measurement of skin temperature: a novel multivariate model (Запись № 661528)

Подробно MARC
000 -Маркер
Поле контроля фиксированной длины 03492nlm1a2200517 4500
005 - Идентификатор версии
Поле контроля фиксированной длины 20231030041750.0
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\32151
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи RU\TPU\network\30779
100 ## - Данные общей обработки
Данные общей обработки 20200110a2019 k y0engy50 ba
101 0# - Язык ресурса
Язык текста, звукозаписи и т.д. английский
102 ## - Страна публикации или производства
Страна публикации
135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы
Кодированные данные для электронного ресурса drcn ---uucaa
181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания
Код вида содержания i
182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа
Код средства доступа electronic
200 1# - Заглавие и сведения об ответственности
Основное заглавие Predicting body fat mass by IR thermographic measurement of skin temperature: a novel multivariate model
Первые сведения об ответственности G. Laffaye, V. V. Epishev, I. A. Tetin [et al.]
203 ## - Вид содержания и средство доступа
Вид содержания
Средство доступа
300 ## - Общие примечания
Текст примечания Title screen
330 ## - Резюме или реферат
Текст примечания The purpose of this study has been to develop a multivariate model for predicting body fat mass in women by using the technique of infrared (IR) thermography. Sixty-nine healthy women, aged from 16 to 29, were investigated by using a body composition analyser and IR thermographic temperature measurement. The correlation analysis was performed to reveal the problem of multicollinearity. The technique of principal component analysis (PCA) was applied in order to reduce the number of variables. Both the total fat mass and the fat mass in the torso were accepted as the dependent variables. The individual scores were used as independent variables on each component after applying the orthogonal rotation. Two datasets were analysed: the full dataset with anthropometric characteristics (age, body mass, body length) and without anthropometric characteristics. The stepwise model meeting the Akaike information criterion (AIC) was selected to estimate the relative quality of all models. The models obtained on the full dataset were able to explain 73.9% of the fat mass in the torso and 70.4% of the total fat mass. Respectively, the models based on the reduced dataset explained 52.5% of the fat mass in the torso and 51.5% of the total fat mass.
333 ## - Примечания об особенностях распространения и использования
Текст примечания
461 ## - Уровень набора
Заглавие Quantitative InfraRed Thermography Journal
463 ## - Уровень физической единицы
Заглавие Vol. 17, iss. 3
Обозначение тома [P. 192-209]
Дата публикации 2019
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин электронный ресурс
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин труды учёных ТПУ
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин infrared thermography
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин temperature distribution
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин skin temperature
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин body composition
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин adipose tissue
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин gender
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин multivariate model
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин инфракрасная термография
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин температура
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин многомерные модели
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Laffaye
Часть имени, кроме начального элемента ввода G.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Epishev
Часть имени, кроме начального элемента ввода V. V.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Tetin
Часть имени, кроме начального элемента ввода I. A.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Korableva
Часть имени, кроме начального элемента ввода Yu. B.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Naumova
Часть имени, кроме начального элемента ввода K. A.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Antonenko
Часть имени, кроме начального элемента ввода E. V.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Vavilov
Часть имени, кроме начального элемента ввода V. P.
Дополнения к именам, кроме дат Specialist in the field of dosimetry and methodology of nondestructive testing (NDT)
-- Doctor of technical sciences (DSc), Professor of Tomsk Polytechnic University (TPU)
Даты 1949-
Расширение инициалов личного имени Vladimir Platonovich
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\32161
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)
Структурное подразделение Институт неразрушающего контроля (ИНК)
-- Лаборатория № 34 (Тепловых методов контроля)
-- 6591
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\19616
801 #2 - Источник записи
Страна RU
Организация 63413507
Дата составления 20200930
Правила каталогизации RCR
856 40 - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса https://doi.org/10.1080/17686733.2019.1646449
090 ## - System Control Numbers (Koha)
Koha biblioitem number (autogenerated) 661528
942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха)
Тип документа Computer Files

Нет доступных единиц.