name :
*
last name :
*
email :
*
*
mobile phone number :
telephone number :
address :
message :
*
CAPTCHA :
*
*
sending
rejection
جهت پیگیری مشکلات درخواست ها، امانت دیجیتال و کاربری کتابخانه دیجیتال
روی آیکون گفتگوی آنلاین در صفحه اصلی وبسایت کلیک کنید تا در اسرع وقت به شما پاسخ داده شود
نشانی: مشهد، حرم مطهر، کتابخانه مرکزی
صندوق پستی: 177-91735
دورنگار: 32220845 - 051
تماس با واحد فنی و پشتیبانی نرم افزار:32243287 - 051 ساعت پاسخگویی : 7.30 الی 12:30
پست الکترونیک: digital@library.razavi.ir
از :
{0}
email :
{1}
mobile phone number :
{2}
telephone number :
{3}
Aaddress :
{4}
text :
{5}
کاربرگرامی
در حال حاضر امکان پاسخگویی آنلاین به شما وجود ندارد
خواهشمند است پیامهای خود را از طریق فرم
ارتباط با ما
و یا در صورتی که پرسش تخصصی داشتید از طریق فرم
پرسش از کتابدار
مطرح نمائید
باتشکر
body,td,th { font-family: Tahoma; } از طریق وب سایت کتابخانه دیجیتال آستان قدس رضوی، دسترسی به اطلاعات کتابشناختی کلیه منابع برای تمامی کاربران (عضو و غیرعضو) میسر می باشد. به علاوه امکان مطالعه و تورق تعداد قابل توجهی از منابع وجود دارد. در عین حال چنانچه مایل به دریافت فایل باشید، پس از ثبت نام از طریق خدمات تحویل مدرک که از ابتدای وقت اداری شنبه 7:30 تا پایان وقت اداری چهارشنبه 12:30 فعال است، می توانید طبق تقسیم بندی ذیل، منبع مورد نظر خود را درخواست نمایند. * سیاست واگذاری منابع با توجه به قانون حق مولف و قوانین داخلی سازمان تعیین گردیده است. منبع اطلاعاتی تعداد صفحات قابل ارائه تعرفه قابل پرداخت نسخه های چاپی 20 صفحه 350 ریال (یک صفحه) کتابهای لاتین با نظر کارشناس (متغیر) 350 ریال (یک صفحه) کتابهای زبان عربی تمام صفحات 350 ریال (یک صفحه) کتابهای چاپی قبل از سال1320شمسی تمام صفحات 350 ریال (یک صفحه) کتب چاپ سنگی تمام صفحات 350 ریال (یک صفحه) کتب خطی تمام صفحات 350 ریال (یک صفحه) پایان نامه 20 صفحه اول 1500 ریال (یک صفحه) عکس نسخه نمایشی با نظر کارشناس (متغیر) سند تمام صفحات با نظر کارشناس (متغیر)
در صورتیکه عضو سایت هستید برای ثبت پرسش ضروری است ابتدا وارد سیستم شوید .در غیر اینصورت لطفا ابتدا فرم ثبت نام در سایت را تکمیل و سپس اقدام به ثبت پرسش نمائید.
لطفا منتظر بمانید ...
Home
Contact Us
FAQ
advanced search
entry
registration
کتابخانه دیجیتـــــــال آستان قدس رضوی
D
igital
L
ibrary of
A
stan-e
Q
uds-e
R
azavi
Search By
all cases
Title
writer
subject
explanations
درخواست امانت دیجیتال
درخواست مقاله
فروشگاه انلاین
Organizational Sharing
Digital Source Grant
Resource Download
guide
the average of the points:
your point :
points numbers :
0
Title:
An Investigation of Applications of Artificial Neural Networks in Medical Prognostics
the statue of electronic publish :
United States -- Washington:Ph.D..(University of Washington);2012
creator’s description :
by: Peter K. Ghavami;Supervisor :, Kapur, Kailash C
the creators :
Ghavami, Peter K
(researcher)
Kapur, Kailash C
(guide )
subject :
Bioinformatics
,
Industrial engineering
,
Applied sciences
,
Systems science
,
Clinical decision supports
,
Clinical prediction
,
Prognostics
,
Neural networks
,
Data analytics
language :
English
the relevant digital sources :
مشاهده منبع
registration number :
TL0963
ISBN:
9781267700186
type :
text
base :
پایان نامه های الکترونیکی لاتین مشکل دار
note :
abstract :
During the course of care, patients frequently develop escalating health problems that lead to medical complications, costly treatments, severe pains, disabilities and even death. Predicting such escalations provides the opportunity to apply preventive measures that result in better patient safety, quality of care and lower medical costs; in short, timely prediction can save lives and avoid further medical complications. Prognostics methods using Artificial Neural Networks (ANN) promise to deliver new insights into future patient health status that provide more effective medical treatment during the patient hospital stay. With the advent of smaller, inexpensive sensors and volume of data collected from patients, physicians are challenged with making increasingly analytical decisions from a large set of data that are being collected per patient. This trend is only increasing giving rise to what's known in the industry as the "big data problem": The rate of data accumulation is rising faster than physicians' cognitive capacity to analyze increasingly large data sets to make decisions. The big data problem offers an opportunity for predictive analytics and prognostics. Investigation and development of a methodical framework for medical data prognostics in general and use of committee of algorithms in particular have not been adequately explored. A framework for prediction of patient health status from clinical data is needed to assist physicians in their clinical decision process. This research investigates and contributes to three essential ideas for improving healthcare prognostics through big data analytics: 1) A control system approach to prognostics for prediction, 2) A generalized committee of models framework as prognostics engine, and 3) Study the viability of such framework on a particular clinical case. This research offers three key contributions: First, it develops a control system treatment of medical prognostics and predictive models. The control system development of prognostics combines feed-forward and feedback control mechanisms to create a framework for medical prognostics. This framework introduces a rules-based prognostics engine that uses ANN algorithms to identify patients who develop a particular disease or medical complication. Second, it provides a generalized committee of models framework to predict the patient's medical condition and predict any medical complication from large data sets. The model also provides the strength (or the impact level) of all contributing clinical data to that prediction. The methodology proposes using a multi-algorithm prognostics framework to enhance the accuracy of prediction using four ANN models. The framework introduces a supervisory program, called an oracle to select the most appropriate ensemble of models that best meet the practitioner's desired prediction accuracy. Third, it demonstrates the viability and feasibility of using ANN methods as predictive models in this framework. As part of the demonstration, the research explores building, training and validating four ANN models to predict medical complications from data acquired during 1,073 patients' hospital stay to predict Deep Vein Thrombosis/Pulmonary Embolism (DVT/PE). DVT/PE, is a condition caused by blockage of patient lung vessels by blood clots that initially form in patient's legs. DVT/PE leads to severe pain, loss of lung function and even death. The aim of all three ideas is to improve the physician's ability to make predictive decisions from a vast array of data in order to be proactive and apply preventative medical interventions before complications occur.
source type :
thesis
form :
electronic
audience :
professional
خروجی ها:
Mods
Doblin core
Marc xml
MarcIran xml
مشخصات مختصر فراداده
×
درخواست مدرک
کاربر گرامی : برای در خواست مدرک ابتدا باید وارد سایت شوید
چنانچه قبلا عضو سایت شدهاید
ورود به سایت
در غیر اینصورت
عضویت در سایت
را انتخاب نمایید
ورود به سایت
عضویت در سایت
It was registered successfully