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Tavazzi, Erica (2017) Random Survival Forests per la stratificazione del rischio in pazienti affetti da Sclerosi Laterale Amiotrofica. [Magistrali biennali]

Full text disponibile come:

[img]PDF
Tesi non accessibile fino a 30 October 2020 per motivi correlati alla proprietà intellettuale. Visibile a: Repository staff only

3378Kb

Abstract

A partire da dati clinici e demografici estratti dal database PRO-ACT (Amyotrophic Lateral Sclerosis Clinical Trial), si implementa l'algoritmo Random Survival Forests per ottenere una predizione del rischio di morte, a partire dalle variabili registrate nei pazienti. Alla predizione survival ottenuta si applicano tecniche di stratificazione dei pazienti in sottogruppi omogenei, sfruttando gli algoritmi di Clustering Gerarchico e K-means

Item Type:Magistrali biennali
Additional Information:Embargo temporaneo per motivi di segretezza e/o di proprietà dei risultati e/o informazioni sensibili
Uncontrolled Keywords:SLA, Random Survival Forests, survival function, stratificazione
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Codice ID:56827
Relatore:Di Camillo, Barbara
Data della tesi:30 October 2017
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text

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