Modelling Medical Time Series Using Grammar-Guided Genetic Programming

Alonso Amo, Fernando; Martínez Normand, Loïc; Pérez Pérez, Aurora; Santamaría Falcón, Agustín y Caraça-Valente Hernández, Juan Pedro (2008). Modelling Medical Time Series Using Grammar-Guided Genetic Programming. En: "8th Industrial Conference, ICDM 2008", 16/06/2010 - 18/06/2010, Leipzig, Alemania. ISBN 978-3-540-70717-2.

Descripción

Título: Modelling Medical Time Series Using Grammar-Guided Genetic Programming
Autor/es:
  • Alonso Amo, Fernando
  • Martínez Normand, Loïc
  • Pérez Pérez, Aurora
  • Santamaría Falcón, Agustín
  • Caraça-Valente Hernández, Juan Pedro
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Sin especificar)
Título del Evento: 8th Industrial Conference, ICDM 2008
Fechas del Evento: 16/06/2010 - 18/06/2010
Lugar del Evento: Leipzig, Alemania
Título del Libro: Advances in Data Mining. Medical Applications, E-Commerce, Marketing, and Theoretical Aspects. Proceedings of the 8th Industrial Conference, ICDM 2008
Fecha: Julio 2008
ISBN: 978-3-540-70717-2
Volumen: 5077
Materias:
Palabras Clave Informales: Time series characterization,isokinetics, symbolic distance, information extraction, reference model,text minin.
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The analysis of time series is extremely important in the field of medicine, because this is the format of many medical data types. Most of the approaches that address this problem are based on numerical algorithms that calculate distances, clusters, reference models, etc. However, a symbolic rather than numerical analysis is sometimes needed to search for the characteristics of time series. Symbolic information helps users to efficiently analyse and compare time series in the same or in a similar way as a domain expert would. This paper describes the definition of the symbolic domain, the process of converting numerical into symbolic time series and a distance for comparing symbolic temporal sequences. Then, the paper focuses on a method to create the symbolic reference model for a certain population using grammar-guided genetic programming. The work is applied to the isokinetics domain within an application called I4.

Más información

ID de Registro: 2457
Identificador DC: http://oa.upm.es/2457/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:2457
URL Oficial: http://www.springerlink.com/content/b49038515538622t/
Depositado por: Memoria de Investigacion 2
Depositado el: 02 Mar 2010 09:22
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 12:08
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