About: Dolování silných vzorů z lékařských sekvenčních dat     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Sekvenční data jsou důležitým zdrojem lékařských znalostí. Tato specifická data mohou vznikat řadou různých způsobů. V tomto článku na příkladu konkrétní studie prezentujeme obecné postupy pro jejich dolování. Jde o preventivní dlouhodobou studii atherosklerózy - data jsou výsledkem dvě dekády trvajícího sledování vývoje rizikových faktorů a přidružených jevů. Hlavním cílem je identifikovat časté sekvenční vzory, tj. opakující se časové jevy, a studovat jejich možnou souvislost s objevením jedné ze sledovaných kardiovaskulárních nemocí. Z širší škály dostupných metod se soustředíme na induktivní logické programování, které potenciální vzory vyjadřuje ve formě rysů v predikátové logice prvního řádu. Rysy jsou nejprve automaticky extrahovány a následně sdružovány do pravidel, která představují výstupní formu získané znalosti. Navržený postup je porovnán s tradičnějšími metodami publikovanými dříve. Jde o metodu posuvných oken a epizodní pravidla.
  • Sekvenční data jsou důležitým zdrojem lékařských znalostí. Tato specifická data mohou vznikat řadou různých způsobů. V tomto článku na příkladu konkrétní studie prezentujeme obecné postupy pro jejich dolování. Jde o preventivní dlouhodobou studii atherosklerózy - data jsou výsledkem dvě dekády trvajícího sledování vývoje rizikových faktorů a přidružených jevů. Hlavním cílem je identifikovat časté sekvenční vzory, tj. opakující se časové jevy, a studovat jejich možnou souvislost s objevením jedné ze sledovaných kardiovaskulárních nemocí. Z širší škály dostupných metod se soustředíme na induktivní logické programování, které potenciální vzory vyjadřuje ve formě rysů v predikátové logice prvního řádu. Rysy jsou nejprve automaticky extrahovány a následně sdružovány do pravidel, která představují výstupní formu získané znalosti. Navržený postup je porovnán s tradičnějšími metodami publikovanými dříve. Jde o metodu posuvných oken a epizodní pravidla. (cs)
  • Sequential data represent an important source of automatically mined and potentially new medical knowledge. They can originate in various ways. Within the presented domain they come from a longitudinal preventive study of atherosclerosis - the data consists of series of long-term observations recording the development of risk factors and associated conditions. The intention is to identify frequent sequential patterns having any relation to an onset of any of the observed cardiovascular diseases. This paper focuses on application of inductive logic programming. The prospective patterns are based on first-order features automatically extracted from the sequential data. The features are further grouped in order to reach final complex patterns expressed as rules. The presented approach is also compared with the approaches published earlier (windowing, episode rules). (en)
Title
  • Dolování silných vzorů z lékařských sekvenčních dat
  • Mining the Strongest Patterns in Medical Sequential Data (en)
  • Dolování silných vzorů z lékařských sekvenčních dat (cs)
skos:prefLabel
  • Dolování silných vzorů z lékařských sekvenčních dat
  • Mining the Strongest Patterns in Medical Sequential Data (en)
  • Dolování silných vzorů z lékařských sekvenčních dat (cs)
skos:notation
  • RIV/68407700:21230/08:03155677!RIV09-AV0-21230___
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(1ET101210513)
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
  • 4
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 364165
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/68407700:21230/08:03155677
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • data mining; sequential data (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...odStatuVydavatele
  • CZ - Česká republika
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [9A2669AA8DAD]
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Lékař a technika
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...v/svazekPeriodika
  • 38
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Kléma, Jiří
  • Železný, Filip
  • Karel, Filip
  • Holas, T.
issn
  • 0301-5491
number of pages
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 21230
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 112 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software