Andmebaasi logo
Valdkonnad ja kollektsioonid
Kogu ADA
Eesti
English
Deutsch
  1. Esileht
  2. Sirvi autori järgi

Sirvi Autor "Kurvits, Siim" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 2 2
  • Tulemused lehekülje kohta
  • Sorteerimisvalikud
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Prediction Models of Ischemic Stroke Using Deep Neural Networks
    (Tartu Ülikool, 2021) Kurvits, Siim; Haller, Toomas, juhendaja; Tampuu, Ardi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
    The ischemic stroke is one of the leading causes of death worldwide. Although, there are many known risk factors for the disease the growing amount of electronic medical data available gives opportunities for creating novel models for personal risk prediction. Usage of deep neural network (DNN) for developing such models can offers many benefits such as potential to encode multiple types of data, less feature selection and engineering required, and sometimes even an increased prediction accuracy. This Thesis focuses on developing a model for ischemic stroke prediction using electronic health record (EHR) data. I show that TabNet, a state-of-the art DNN architecture for tabular data analysis outperforms a simpler method, the FastAI tabular learner. Still, neither of the DNN methods achieved better results than the Random Forest. The ensemble models using Random Forest and DNN models were tested but only a small increase in the performance was achieved compared to the singular model. These results indicate that an ensemble-based methods such as Random Forest is sufficient for the data used. Nevertheless, with increased number of features and addition of more complex data types methods such as TabNet could still become valuable. All models developed resulted with high prediction power for ischemic stroke. This indicates that personal risk predictions for ischemic stroke can be given and the clinical utility of the models should be evaluated further.
  • Laen...
    Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje ,
    Ülegenoomne assotsiatsioonuuring viirushepatiidiga seonduvate geneetiliste markerite leidmiseks
    (Tartu Ülikool, 2018) Kurvits, Siim; Haller, Toomas, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Molekulaar- ja rakubioloogia instituut
    Viirushepatiiti põhjustavad mitmed erinevad levinud viirused. Haigus on maailmas väga levinud, WHO hinnangul oli 2015. aastal 325 miljonit kroonilisse hepatiiti haigestunut. Haiguse tagajärjed võivad olla väga tõsised põhjustades maksatsirroosi ja maksavähki. Antud töö eesmärgiks oli analüüsida erinevate geenivariantide mõju viirushepatiiti haigestumisele. Töös kasutati ülegenoomse assotsiatsiooniuuringu (GWAS) metoodikat ja selle tulemusena leiti mitmeid statistiliselt olulisi assotsiatsioone.

DSpace tarkvara autoriõigus © 2002-2026 LYRASIS

  • Teavituste seaded
  • Saada tagasisidet