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筋萎縮性側索硬化症(ALS)診断のためのシーケンシャルパターンマイニング_Lily Sun(2021-JA-25MP-02)

レベル:中級

 

【発表者】

Lily Sun, Student, Stanford OHS
Cindy Liang, Texas Academy of Mathematics and Science
William Jin, High School North

 

【発表概要】

筋萎縮性側索硬化症(ALS)は、主に上部および下部の運動ニューロンに影響を及ぼす神経変性疾患です。診断は正確を期すため様々な評価に基づいて行われますが、症状が出てから平均で12ヶ月以上かかるという状況が続いています。そのため、ALSの早期診断は、生存期間を延ばし、生活の質を向上させるために非常に重要です。

 

今回の発表の目的は、シーケンシャルパターンマイニングとcSPADEを用いて、頻繁に起こる診断パターンを観察し、ALSの予測に役立つかどうかを評価することです。


※このサイトでビデオを再生して画面右下の「CC」をクリックして「English」を選びますと英語の字幕が表示されます。

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