A Predictive Model for Guillain-Barré Syndrome Based on Single Learning Algorithms
المؤلفون المشاركون
Hernández-Torruco, José
Canul-Reich, Juana
Frausto-Solís, Juan
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-04-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background.
Guillain-Barré Syndrome (GBS) is a potentially fatal autoimmune neurological disorder.
The severity varies among the four main subtypes, named as Acute Inflammatory Demyelinating Polyneuropathy (AIDP), Acute Motor Axonal Neuropathy (AMAN), Acute Motor Sensory Axonal Neuropathy (AMSAN), and Miller-Fisher Syndrome (MF).
A proper subtype identification may help to promptly carry out adequate treatment in patients.
Method.
We perform experiments with 15 single classifiers in two scenarios: four subtypes’ classification and One versus All (OvA) classification.
We used a dataset with the 16 relevant features identified in a previous phase.
Performance evaluation is made by 10-fold cross validation (10-FCV).
Typical classification performance measures are used.
A statistical test is conducted in order to identify the top five classifiers for each case.
Results.
In four GBS subtypes’ classification, half of the classifiers investigated in this study obtained an average accuracy above 0.90.
In OvA classification, the two subtypes with the largest number of instances resulted in the best classification results.
Conclusions.
This study represents a comprehensive effort on creating a predictive model for Guillain-Barré Syndrome subtypes.
Also, the analysis performed in this work provides insight about the best single classifiers for each classification case.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Canul-Reich, Juana& Frausto-Solís, Juan& Hernández-Torruco, José. 2017. A Predictive Model for Guillain-Barré Syndrome Based on Single Learning Algorithms. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142380
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Canul-Reich, Juana…[et al.]. A Predictive Model for Guillain-Barré Syndrome Based on Single Learning Algorithms. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142380
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Canul-Reich, Juana& Frausto-Solís, Juan& Hernández-Torruco, José. A Predictive Model for Guillain-Barré Syndrome Based on Single Learning Algorithms. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142380
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142380
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر