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Originaltitel:
Data Mining and Machine Learning Methods for High-dimensional Patient Data in Dementia Research: Voxel Features Mining, Subgroup Discovery and Multi-view Learning 
Übersetzter Titel:
Data Mining und Maschinelles Lernen Verfahren für Hochdimensionale Patientendaten in Demenzforschung : Voxel Merkmale Mining, Subgroup Discovery und Multi-View-Learning 
Jahr:
2017 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Rost, Burkhard (Prof. Dr.); Kramer, Stefan (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin 
Stichworte:
Positron emission tomography, dementia, voxel features mining, subgroup discovery, multi-view learning, data mining 
Übersetzte Stichworte:
Positronen Emissions Tomographie, Demenz, Voxel Features Mining, Subgroup Discovery, Multi-View-Learning, Datamining 
TU-Systematik:
BIO 110d 
Kurzfassung:
Today, patient data often includes large amounts of structured information, such as neuroimaging data, neuropsychological test results, etc. Human beings, however, cannot analyze so much information, at least not without the help of modern data mining and machine learning methods. Given the diverse sources of information, computerized methods show a great promise to help clinicians to discover hidden patterns in disease data. 
Übersetzte Kurzfassung:
Heutzutage enthalten Patientendaten häufig eine große Menge von strukturierten Informationen, wie beispielsweise Neuroimaging-Daten, neuropsychologische Test Ergebnisse, usw. Allerdings können Menschen so viele Informationen nicht ohne die Hilfe von modernem Datamining und maschinellen Lernverfahren analysieren. Mit Hilfe solch vielfältiger Informationsquellen können Computerwissenschaftler computergestützte Methoden entwickeln, um Muster zu entdecken, welche Ärzten dabei helfen können. 
Mündliche Prüfung:
09.01.2017 
Dateigröße:
3861704 bytes 
Seiten:
164 
Letzte Änderung:
02.02.2017