Počet záznamů: 1
Využití bayesovské sítě pro predikci prognózy leukemických pacientů
Údaje o názvu Využití bayesovské sítě pro predikci prognózy leukemických pacientů [rukopis] / Štěpánka Matuštíková Další variantní názvy Využití bayesovské sítě pro predikci prognózy leukemických pacientů Osobní jméno Matuštíková, Štěpánka, (autor diplomové práce nebo disertace) Překl.náz Assessing the prognosis of leukemia patients by means of Bayesian networks Vyd.údaje 2021 Fyz.popis 100 s. Poznámka Ved. práce Tomáš Fürst Oponent Ondřej Vencálek Dal.odpovědnost Fürst, Tomáš (vedoucí diplomové práce nebo disertace) Vencálek, Ondřej (oponent) Dal.odpovědnost Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (udelovatel akademické hodnosti) Klíč.slova Bayesovské sítě * pravděpodobnostní grafické modely * logistická regrese * folikulární lymfom * PRIMA-PI * Bayesian networks * probabilistic graphical models * logistic regression * follicular lymphoma * PRIMA-PI Forma, žánr diplomové práce master's theses MDT (043)378.2 Země vyd. Česko Jazyk dok. čeština Druh dok. PUBLIKAČNÍ ČINNOST Titul Mgr. Studijní program Navazující Studijní program Aplikovaná matematika Studijní obor Aplikace matematiky v ekonomii kniha
Kvalifikační práce Staženo Velikost datum zpřístupnění 00275780-254953637.pdf 12 3.3 MB 15.04.2021 Posudek Typ posudku 00275780-ved-955908330.docx Posudek vedoucího 00275780-opon-652509051.pdf Posudek oponenta Ostatní přílohy Velikost Popis 00275780-other-782545025.xdsl 17.8 KB
Bayesovské sítě jako prostředek predikce prognózy v oblasti medicíny mohou představovat vhodnější alternativu ke klasickým metodám jako je logistická regrese či prognostické indexy. Práce popisuje bayesovské sítě, jejich konstrukci a využití, a to zejména ke klasifikaci událostí a predikci lékařské prognózy. Popsaná teorie je využita při vytvoření bayesovské sítě pro predikci prognózy pacientů s folikulárním lymfomem v České republice na základě vybraných dat od Kooperativní lymfomové skupiny ČR. Výsledky vytvořené sítě a její vlastnosti jsou porovnány s klasickými metodami, které se v této oblasti využívají.Bayesian networks as a tool for assessing the prognosis of patients may represent a more suitable alternative to classical prognostic methods such as logistic regression or various prognostic indices. The Thesis describes Bayesian networks, their construction, and their use, especially as a predictor of early disease progression. The network is used for the prediction of early progression of patients suffering from follicular lymphoma. The data come from the registry of the Czech Cooperative Lymphoma Group. The performance of the Bayesian network is compared with the standard logistic regression and with the PRIMA prognostic index traditionally used in this area.
Počet záznamů: 1