Thoracic surgery patients data analysis using SOM neural networks

A. D. Orjuela-Cañón, D. F. Gómez-Cajas

Producción científica: Capítulo en Libro/ReporteContribución a la conferencia

Resumen

Data from patients after thoracic surgery caused by lung cancer are analyzed by Self Organizing Maps. Models obtained after training of these neural networks develop a clustering on synaptic weights, using k-means algorithms. Nonlinear relationships were found between patients with diseases and input variables. Results show how these models are useful for extracting value information in biomedical applications.

Idioma originalInglés estadounidense
Título de la publicación alojadaVI Latin American Congress on Biomedical Engineering, CLAIB 2014
EditoresAriel Braidot, Alejandro Hadad
EditorialSpringer
Páginas761-764
Número de páginas4
ISBN (versión digital)9783319131160
DOI
EstadoPublicada - 2015
Publicado de forma externa
Evento6th Latin American Congress on Biomedical Engineering, CLAIB 2014 - Paraná, Argentina
Duración: oct. 29 2014oct. 31 2014

Serie de la publicación

NombreIFMBE Proceedings
Volumen49
ISSN (versión impresa)1680-0737

Conferencia

Conferencia6th Latin American Congress on Biomedical Engineering, CLAIB 2014
País/TerritorioArgentina
CiudadParaná
Período10/29/1410/31/14

Áreas temáticas de ASJC Scopus

  • Bioingeniería
  • Ingeniería biomédica

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Thoracic surgery patients data analysis using SOM neural networks'. En conjunto forman una huella única.

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