Analýza úspěšnosti léčby pomocí Kohenenových map

Martin Síč

Bakalářská práce

Analýza úspěšnosti léčby pomocí Kohonenových map

Anotace:

Cíl práce je navrhnout a naprogramovat aplikaci umožňující statistickou analýzu údajů o pacientech. Za pomoci umělých neuronových sítí, shlukování jedinců a kontingenčních tabulek se aplikace pokouší vybrat vhodnou léčbu a poskytuje odhad pravděpodobnosti uzdravení. Aplikace pracuje s datovým souborem, ze kterého se vytvoří Kohonenovy mapy. Aplikace také určuje statistické charakteristiky pacientů. Pomocí menu aplikace se nastavují parametry inicializace a učení sítě. Současně program exportuje výsledky a podstatné mezivýpočty do souboru.

Abstract:

The aim of the thesis is to design and program an application enabling statistical analysis of patient data. Using artificial neural networks, clustering of individuals, contingency tables and logistic regression, the application attemps to select appropriate treatment and provides an estimate probability of recovery. The application works with data file, which helps it to model Kohonen maps. It also determines the statistical characteristics of the patients. Using the application menu, the parameters of inicializing and learning of the network are set. At the same time, the program exports the results and significant inter-calculations.

Klíčová slova

Neuron, Neuronová síť, Kohonenova mapa, Kontingenční tabulka

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 8. 12. 2017

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Mgr. Jaroslav Marek, Ph.D.

Univerzita Pardubice

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informační technologie / Informační technologie