W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Assessment of Clinical Variables Importance with the Use of Neural Networks by the Example of Thyroid Blood Test Parameters

Autorzy

[ 1 ] Instytut Mechaniki Stosowanej, Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.5] Inżynieria biomedyczna

Rok publikacji

2019

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • hypothyroidism
  • neural network analysis
  • parameter importance
Streszczenie

EN Screening blood tests for thyrometabolic status determination are difficult in interpretation because of many factors like age, sex or measurement method that influence their proper interpretation. To solve this problem machine learning techniques, like artificial neural networks (ANN) can be applied, but their application is very common belittled due to their very little explanatory insight to the relation between input parameters (e.g. test results) and model of the disease. In contrast to previous studies concerning application of neural networks in thyroid disease diagnosis, in this study the authors decided to focus on extraction of reliable dataset (with preserved proportion of diseased and health cases) and quantification of input parameters importance in neural network decisive process. The importance of the variables considered as the most significant in hypothyroidism detection was estimated based on two independent methods: connection weights method (according to the Garson’s algorithm) and sensitivity analysis. The results show, that the most important factors in hypothyroidism detection are TSH, TT4, FTI and age, and the rejection of other analyzed in this study parameters (sex, T3, T4U) does not influence significantly the performance of the neural network model and its predictive power.

Data udostępnienia online

15.08.2019

Strony (od-do)

36 - 46

DOI

10.1007/978-3-030-15472-1_5

URL

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-15472-1_5

Książka

Innovations in Biomedical Engineering

Zaprezentowany na

Conference on Innovations in Biomedical Engineering IBE 2018, 18-20.10.2018, Katowice, Poland

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.