Clinical Outcome Prediction in Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Using Bayesian Neural Networks with Fuzzy Logic Inferences
المؤلفون المشاركون
Baker, Andrew
Levine, Mitchell A. H.
Lo, Benjamin W. Y.
Macdonald, R. Loch
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Objective.
The novel clinical prediction approach of Bayesian neural networks with fuzzy logic inferences is created and applied to derive prognostic decision rules in cerebral aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH).
Methods.
The approach of Bayesian neural networks with fuzzy logic inferences was applied to data from five trials of Tirilazad for aneurysmal subarachnoid hemorrhage (3551 patients).
Results.
Bayesian meta-analyses of observational studies on aSAH prognostic factors gave generalizable posterior distributions of population mean log odd ratios (ORs).
Similar trends were noted in Bayesian and linear regression ORs.
Significant outcome predictors include normal motor response, cerebral infarction, history of myocardial infarction, cerebral edema, history of diabetes mellitus, fever on day 8, prior subarachnoid hemorrhage, admission angiographic vasospasm, neurological grade, intraventricular hemorrhage, ruptured aneurysm size, history of hypertension, vasospasm day, age and mean arterial pressure.
Heteroscedasticity was present in the nontransformed dataset.
Artificial neural networks found nonlinear relationships with 11 hidden variables in 1 layer, using the multilayer perceptron model.
Fuzzy logic decision rules (centroid defuzzification technique) denoted cut-off points for poor prognosis at greater than 2.5 clusters.
Discussion.
This aSAH prognostic system makes use of existing knowledge, recognizes unknown areas, incorporates one's clinical reasoning, and compensates for uncertainty in prognostication.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lo, Benjamin W. Y.& Macdonald, R. Loch& Baker, Andrew& Levine, Mitchell A. H.. 2013. Clinical Outcome Prediction in Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Using Bayesian Neural Networks with Fuzzy Logic Inferences. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-506873
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lo, Benjamin W. Y.…[et al.]. Clinical Outcome Prediction in Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Using Bayesian Neural Networks with Fuzzy Logic Inferences. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-506873
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lo, Benjamin W. Y.& Macdonald, R. Loch& Baker, Andrew& Levine, Mitchell A. H.. Clinical Outcome Prediction in Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Using Bayesian Neural Networks with Fuzzy Logic Inferences. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-506873
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-506873
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