Hemodialysis Key Features Mining and Patients Clustering Technologies
المؤلفون المشاركون
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-08-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The kidneys are very vital organs.
Failing kidneys lose their ability to filter out waste products, resulting in kidney disease.
To extend or save the lives of patients with impaired kidney function, kidney replacement is typically utilized, such as hemodialysis.
This work uses an entropy function to identify key features related to hemodialysis.
By identifying these key features, one can determine whether a patient requires hemodialysis.
This work uses these key features as dimensions in cluster analysis.
The key features can effectively determine whether a patient requires hemodialysis.
The proposed data mining scheme finds association rules of each cluster.
Hidden rules for causing any kidney disease can therefore be identified.
The contributions and key points of this paper are as follows.
(1) This paper finds some key features that can be used to predict the patient who may has high probability to perform hemodialysis.
(2) The proposed scheme applies k-means clustering algorithm with the key features to category the patients.
(3) A data mining technique is used to find the association rules from each cluster.
(4) The mined rules can be used to determine whether a patient requires hemodialysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lu, Tzu-Chuen& Tseng, Chun-Ya. 2012. Hemodialysis Key Features Mining and Patients Clustering Technologies. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501961
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lu, Tzu-Chuen& Tseng, Chun-Ya. Hemodialysis Key Features Mining and Patients Clustering Technologies. Advances in Artificial Neural Systems No. 2012 (2012), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501961
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lu, Tzu-Chuen& Tseng, Chun-Ya. Hemodialysis Key Features Mining and Patients Clustering Technologies. Advances in Artificial Neural Systems. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-501961
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-501961
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