Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Application of Machine Learning Methods in NPH

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F23%3A00370036" target="_blank" >RIV/68407700:21730/23:00370036 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-031-36522-5_19" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-031-36522-5_19</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-36522-5_19" target="_blank" >10.1007/978-3-031-36522-5_19</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application of Machine Learning Methods in NPH

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The chapter explores the use of machine learning (ML) in Normal Pressure Hydrocephalus (NPH) diagnosis and treatment. It delves into various ML techniques, such as artificial neural networks and decision trees, for analyzing medical data, particularly in predictive medicine. The chapter also discusses different ML learning problems, feature extraction and selection in clinical datasets, and the evaluation of ML models using standard diagnostic tests. It also highlights limitations and potential biases in ML applications in neurosurgery. Additionally, the article provides insights into specific applications, including lumbar infusion test-based data and phase-contrast MRI-based data, and reviews other ML studies in NPH, showcasing the diverse approaches and methodologies employed in the field.

  • Název v anglickém jazyce

    Application of Machine Learning Methods in NPH

  • Popis výsledku anglicky

    The chapter explores the use of machine learning (ML) in Normal Pressure Hydrocephalus (NPH) diagnosis and treatment. It delves into various ML techniques, such as artificial neural networks and decision trees, for analyzing medical data, particularly in predictive medicine. The chapter also discusses different ML learning problems, feature extraction and selection in clinical datasets, and the evaluation of ML models using standard diagnostic tests. It also highlights limitations and potential biases in ML applications in neurosurgery. Additionally, the article provides insights into specific applications, including lumbar infusion test-based data and phase-contrast MRI-based data, and reviews other ML studies in NPH, showcasing the diverse approaches and methodologies employed in the field.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/NU23-04-00551" target="_blank" >NU23-04-00551: Komplexní multidoménová diagnostická baterie pro NPH</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů