Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Pattern recognition approach to differentiation of disease severity in patients with amyotrophic lateral sclerosis

Tytuł:
Pattern recognition approach to differentiation of disease severity in patients with amyotrophic lateral sclerosis
Autorzy:
Jóźwik, A.
Sokołowska, B.
Niebroj-Dobosz, I.
Janik, P.
Kwieciński, H.
Tematy:
rozpoznawanie obrazu
klasyfikacja K-NN
erytropoetyna
pattern recognition
k-NN classifier
amyotropic lateral sclerosis
erythropoietin
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2008, 12; 143-147
1642-6037
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
A possibility of recognition of the clinical status of patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) in relation to severity of the disease was investigated. Three groups: (i) healthy controls (n=15) and two subgroups of ALS patients (ii) mild (n=15) and (iii) severe (n=15) were considered as classes. Four features of the subjects: (i) their age (AGE) (ii) erythropoietin concentration in serum (SERUM), (iii) in cerebrospinal fluid (CSF), and (iv) duration time of the disease (Tdis) were used for classifier construction based on the k Nearest Neighbours (k-NN) rule, known from pattern recognition theory. The presented results demonstrate that the pattern recognition approach may be useful for the evaluation of the severity of the ALS disease.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies