Abstract-Vi analyserar de lungcancerdata som finns tillgängliga från SEER-programmet i syfte att identifiera hotspots med hjälp av association regel gruvdrift tekniker. En subgrupp på 13 patientattribut från SEER-data kopplades nyligen till överlevnadsutfallet med hjälp av prediktiva modeller, som används i denna studie för segmentering. Målet är att identifiera karakteristika hos patientsegment där den genomsnittliga överlevnaden är signifikant högre/lägre än den genomsnittliga överlevnaden för hela datasetet. Automatiserad föreningsregel gruvteknik resulterade i hundratals regler, från vilka många överflödiga regler togs bort manuellt baserat på domän kunskap. De resulterande reglerna överensstämmer med befintlig biomedicinsk kunskap och ger intressanta insikter om lungcancer överlevnad.
Agrawal m.fl. REF har gjort en ARM-analys av lungcancerdata från programmet Surveillance, Epidemiology och End Results (SEER) för att identifiera hotspots i cancerdata.
Identifying HotSpots in Lung Cancer Data Using Association Rule Mining
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}