Méthodes 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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Détails bibliographiques
Auteur principal : Lucas Noël (Auteur)
Collectivité auteur : Nantes Université Pôle Santé UFR Médecine et Techniques Médicales Nantes (Organisme de soutenance)
Autres auteurs : Colombet-Madinier Isabelle (Directeur de thèse)
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
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Thèse d exercice : Médecine. Médecine générale : Université de Nantes : 2005
Sujets :
Documents associés : Reproduction de: Méthodes d'analyse des facteurs de risques des maladies cardio-vasculaires
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325 1 |a La thèse papier est la seule version officielle 
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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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