BERKA, Petr, J. JABLONSKÝ, Luboš MAREK a Michal VRABEC. Analysis of Neurosurgery Data Using Statistical and Data Mining Methods. In Lagunas, OP; Alcantara, OH; Figueroa, GA. Advances in Artificial Intelligence and Its Applications. 14th. Mexican Int. Conference on Artificial Intelligence. 9414. vyd. Switzerland: Springer International Publishing. s. 310-321. ISBN 978-3-319-27100-2. doi:10.1007/978-3-319-27101-9_23. 2015.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Analysis of Neurosurgery Data Using Statistical and Data Mining Methods
Autoři BERKA, Petr (203 Česká republika, garant, domácí), J. JABLONSKÝ (203 Česká republika), Luboš MAREK (203 Česká republika) a Michal VRABEC (203 Česká republika).
Vydání 9414. vyd. Switzerland, Advances in Artificial Intelligence and Its Applications. 14th. Mexican Int. Conference on Artificial Intelligence, od s. 310-321, 12 s. 2015.
Nakladatel Springer International Publishing
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Kód RIV RIV/04274644:_____/15:#0000087
Organizační jednotka Vysoká škola finanční a správní
ISBN 978-3-319-27100-2
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-27101-9_23
UT WoS 000367681400023
Klíčová slova anglicky Engineering controlled terms; Artificial intelligence; Decision trees; Neurosurgery; Patient monitoring; Patient treatment; Surgery; Trees (mathematics)
Štítky AR 2015-2016, D2, RIV_ne, SCOPUS, WOS, xD1
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Ing. Dominika Moravcová, učo 21787. Změněno: 29. 3. 2017 14:52.
Anotace
The data concerning the outcomes of surgical clipping and endovascular treatment in acute aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH) patients have been analyzed to reveal relations between subjective neuropsychological assessments, measurable characteristics of the patient and the disease, and the type of treatment the patient had undergone one year before. We build upon results of previous analyses where have been found that the differences in neuropsychological assessment of the patients treated by either coiling or clipping was small and slightly in favor of surgical group. Using this data, we compare the “classical” statistical and data mining approach. While statistics offers techniques based on contingency tables, where the compared variables have to be manually selected, data mining methods like association rules, decision rules or decision trees offer the possibility to generate and evaluate a number of more complex hypotheses about the hidden relationships. We used SAS JMP to perform the statistical analysis and LISp-Miner system for the data mining experiments. © Springer International Publishing Switzerland 2015.
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 09:19