Presented are two novel solutions addressing issues in the application of automated data analysis techniques in the medical domain. The primary aim of our work is to provide medical practitioners with patterns which can inform, and facilitate the development of subjective judgements regarding the content of those patterns. This is achieved by changing the focus of information evaluation and presentation from the broad pattern level to the finer pattern element level. We believe that our solutions provide a more informative pattern description than that of current data mining applications and also provide an opportunity for medical practitioners to increase the quality of care provided and create savings both in human and financial terms.
Flinders University of South Australia, Adelaide, South Australia;
机译:在长时间序列医疗数据集中自动发现时间顺序
机译:基于关联模型的协作学习:在医学数据集中的模式分类中的应用
机译:用于生物医学数据集的模式识别应用程序框架
机译:从医学数据集中发现顺序模式
机译:确定几种生物医学应用中空间格局的算法方法
机译:紧密排列的顺式作用元件的组合决定了早期Hoxc8表达的组织特异性模式和前向程度。
机译:图4:(a)一种保守序列,其发生在芯片-SEQ数据集中的46,264个结合位点峰值中的79倍。说明了这种保守序列的突变分布,其中'_'表示该碱度不变; del表示此基础丢失; INS X表示新的基础X插入此基础前面。 (b)列出了几种重复的元素模式。 (c)在第一栏中,示出了由MEME芯片工具(Machanick&Bailey,2011)开采的前五个DNA主题。由CFSP算法发现的相应保守序列列于第二列中。在第三列中,列出了从突变信息转换的特定位置的评分矩阵。 MEME主题与PSSM格式的相似性与PSSM格式之间的相似性通过邮票图章比较工具(Mahony&Benos,2007)计算。这些对相似性的电子值显示在第四列中。 (d)在由GKMSVM描述符聚集的每个组中选择了一个图案,下面列出了CFSP算法的相应主题。 (e)从https://www.encodeproject.org收集的,有附加数据集(文件no:cernff100grl,cenf616irl,conf8.20cer,target:srebf1)。使用MEME工具在每个文件中选择前两个图案,并且我们的算法发现的相应主题如下所示。
机译:生物医学数据集的模式识别