Název: Software using random forest for risk prediction of heart valve surgery patients
Autoři: HERMANUTZ, Georg
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2017
Jazyk: eng
Abstrakt: CASPeR - Cardiac surgery prediction tool for risk stratification of heart valve surgeries is presented. The base builds a machine learning pipeline for training a random forest classifier which predicts the mortality after a certain amount of days after the surgery was performed. The classifier also offers a list of potential risk factors through its in build feature selection. With a survival analysis the groups "high-risk" and "low-risk" are compared with each other to check for statistical difference. The tool uses "Shiny" a R package which offers a web frame work to develop data analysis visualizations for the User Interface. CASpeR is delivered as a Microsoft Windows standalone desktop application, that comes with a .exe installer and a detailed manual.
Klíčová slova: euroSCORE; heart valve surgery; Kaplan-Meier estimator; machine learning; prediction; predictive medicine; R; random forest; Shiny; survival analysis
Citace: HERMANUTZ, Georg. Software using random forest for risk prediction of heart valve surgery patients. České Budějovice, 2017. bakalářská práce (Bc.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta

Instituce: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v digitálním repozitáři JČU.
Původní záznam: http://www.jcu.cz/vskp/52338

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-364812


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce