Предикција клинички значајних исхода код неуролошких болести применом метода вештачких неуронских мрежа и регресионе анализе

Lukić, Stevo R.

Prediction of clinically important outcomes in neurology disorders using artificial neural network and regression analysis

Abstract

Развој и праћење модела регресионе анализе и вештачких неуронских мрежа (БНМ) за предикцију (1) преживљавања након спонтаног можданог крварења (ИЦХ), (2) развоја дечје церебралне одузетости (ДЦО) код деце са централним поремећајем координације (ЦПК), (3) терапијске делотворности антиепилептичких лекова (АЕЛ) код пацијената са новодијагностикованом жаришном епилепсијом...

To develop and compare regression analysis models and artificial neural networks (ANN) models for prediction of (1) mortality after spontaneous intracerebral haemorrhage (ICH), (2) cerebral palsy (CP) development in infants with central coordination disturbance (CCD), (3) therapeutical response on first antiepileptic drug (AED) in adults with newly diagnosed localization -related epilepsy...

Faculty:
University of Belgrade, Multidisciplinary Graduate Studies
Date:
2013

Keywords:

неуролошке болести / nervous system diseases / clinical outcome / prognosis / artificial neural networks / logistic regression / клинички исход / прогноза / вештачке неуронске мреже / логистичка арегресија

[ Google Scholar ]