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首页> 外文会议>SGAI International Conference on Innvoative Techniques and Applications of Artificial Intelligence >SOMA: A Proposed Framework for Trend Mining in Large UK Diabetic Retinopathy Temporal Databases
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SOMA: A Proposed Framework for Trend Mining in Large UK Diabetic Retinopathy Temporal Databases

机译：SOMA：大英国糖尿病视网膜病变时间数据库中的趋势开采拟议框架

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In this paper, we present SOMA, a new trend mining framework; and Aretaeus, the associated trend mining algorithm. The proposed framework is able to detect different kinds of trends within longitudinal datasets. The prototype trends are defined mathematically so that they can be mapped onto the temporal patterns. Trends are defined and generated in terms of the frequency of occurrence of pattern changes over time. To evaluate the proposed framework the process was applied to a large collection of medical records, forming part of the diabetic retinopathy screening programme at the Royal Liverpool University Hospital.
机译：在本文中，我们展示了一个新的趋势挖掘框架;和Aretaeus，相关趋势挖掘算法。所提出的框架能够在纵向数据集中检测不同类型的趋势。原型趋势在数学上定义，使得它们可以映射到时间模式。在随时间随时间发生模式变化的频率方面定义和生成趋势。为了评估拟议的框架，该过程适用于大量的医疗记录，在皇家利物浦大学医院中形成部分糖尿病视网膜病筛查计划。

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