Data Mining-Based decision support systems in cardiology

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Data Mining-Based decision support systems in cardiology

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Titre: Data Mining-Based decision support systems in cardiology
Auteur: Kadi Ilham
Résumé: De nos jours, il existe une énorme quantité de données stockées dans les bases de données historiques en cardiologie. Ceci offre à la fois une opportunité et une nécessité pour des méthodes semi-automatiques permettant de découvrir les connaissances cachées dans ces bases de données. Data mining est un processus analytique conçu pour explorer de grandes quantités de données à la recherche de modèles cohérents et des relations systématiques entre les variables. Data mining a été de plus en plus utilisé en médecine, et plus particulièrement en cardiologie. Cependant, ce domaine de recherche n'a pas encore atteint un haut niveau de maturité et des efforts supplémentaires doivent être consentis à cet égard. L’objectif de cette thèse est: 1) réaliser un état d’art sur l’application des techniques Data mining en cardiologie afin d’analyser et synthétiser des résultats établis dans ce domaine de recherche ; 2) développer un système de classification pour les maladies dysautonomie cardiovasculaire pour l’unité SNA (Système Nerveux Autonome) du centre hospitalier universitaire Avicenne dans le but d’identifier le diagnostique et traitement convenable pour les patients atteints de cette pathologie ; 3) évaluer l’effet des données manquantes présentes dans les bases de données cardiaque sur la performance des techniques de classification, en particulier l’influence de différents techniques, mécanismes et pourcentages de données manquantes sur la performance d’un ensemble de techniques de classification a été évaluée et analysée ; et 4) développer un framework afin d’évaluer la qualité des logiciels des systèmes d'aide à la décision en cardiologie. Ainsi, l’influence d’un ensemble d’exigences des systèmes d'aide à la décision sur la qualité logiciel en utilisant la norme ISO/IEC 25010 a été mesurée et analysée.
Date: 2017-11-11

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