NantilusMéthodes d'analyse des facteurs de risques des maladies cardio-vasculaires : apport des algorithmes évolutionnaires
Les maladies cardiovasculaires, bien qu'accessibles à une prévention efficace, restent une cause importante de mortalité. Une meilleure compréhension de leurs facteurs de risques passe par une prise en compte globale, sous forme multivariée, de ceux-ci. Par ailleurs, lorsque les méthodes classi...
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| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Méthodes d'analyse des facteurs de risques des maladies cardio-vasculaires : apport des algorithmes évolutionnaires / Noël Lucas; sous la direction de Isabelle Colombet |
| Publié : |
[S.l.] :
[s.n.]
, 2005 |
| Description matérielle : | 1 vol. (64. p.) |
| Note de thèse : | Thèse d'exercice : Médecine. Médecine générale : Université de Nantes : 2005 |
| Disponibilité : | Publication autorisée par le jury |
| Sujets : | |
| Documents associés : | Reproduit comme:
Méthodes d'analyse des facteurs de risques des maladies cardio-vasculaires |
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| 330 | |a Les maladies cardiovasculaires, bien qu'accessibles à une prévention efficace, restent une cause importante de mortalité. Une meilleure compréhension de leurs facteurs de risques passe par une prise en compte globale, sous forme multivariée, de ceux-ci. Par ailleurs, lorsque les méthodes classiques d'analyse multivariée atteignent leurs limites, les méthodes d'apprentissage automatique offrent une alternative, à considérer. Nous avons utilisé un algorithme évolutionnaire, RoGer-NL, pour analyser les données recueillies lors de l'étude de cohorte tchèque Stulong. Afin d'étudier et d'évaluer les résultats de cet algorithme, nous avons d'abord adapté sa fonction d'apprentissage en fonction de critères médicaux pertinents (courbe ROC). Nous avons ensuite transformé les données originelles pour qu'elles soient directement utilisables par la machine et validé cette transformation. Enfin, nous avons adopté des techniques de fouille de données visuelles pour rendre compte des résultats. La contribution de ce travail est essentiellement méthodologique et encourage une plus forte collaboration entre les domaines de l'épidémiologie et de la fouille de données et apprentissage. | ||
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