Pokročilé dolování v datech v kardiologii

Abstract

Tato práce je zaměřena na využití data miningových metod v lékařství, konkrétně na databázi kardiologických pacientů. Cílem této práce je provést analýzu dat a zaměřit se na hledání neobvyklých závislostí mezi jednotlivými atributy souboru. Součástí práce je přehled dostupných metod, které se využívají v lékařství. Z těchto metod jsou pro další práci vybrány metody rozhodovacích strom, naivního bayesovského klasifikátoru, umělých neuronových sítí a asociačních pravidel. Pro samotné hledání závislostí byly použity metody naivního bayesovského klasifikátoru a asociačních pravidel. Výstupem této práce je komplexní systém pro dobývání znalostí z databází na libovolném datovém souboru. Práce vznikla ve spolupráci s Interní kardiologickou klinikou Fakultní nemocnice Brno Bohunice. Všechny popsané aplikace byly vytvořeny v programovém prostředí Matlab 7.0.1.The aim of this master´s thesis is to analyse and search unusual dependencies in database of patients from Internal Cardiology Clinic Faculty Hospital Brno. The part of the work is theoretical overview of common data mining methods used in medicine, especially decision trees, naive Bayesian classifier, artificial neural networks and association rules. Looking for unusual dependencies between atributes is realized by association rules and naive Bayesian classifier. The output of this work is a complex system for Knowledge discovery in databases process for any data set. This work was realized with collaboration of Internal Cardiology Clinic Faculty Hospital Brno. All programs were made in Matlab 7.0.1.