Analyse de données pour la construction de modèles de procédures neurochirurgicales - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2009

Analyse de données pour la construction de modèles de procédures neurochirurgicales

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Abstract

Dans cet article, nous appliquons une méthode d'analyse sur des descriptions de procédures de neurochirurgie dans le but d'en améliorer la compréhension. La base de données XML utilisée dans cette étude est constituée de la description de 157 chirurgies de tumeurs. Trois cent vingt deux variables ont été identifiées et décomposées en variables prédictives (connues avant l'opération) et variables à prédire (décrivant des gestes chirurgicaux). Une analyse factorielle des correspondances (AFC) a été réalisée sur les variables prédictives, ainsi qu'un arbre de décision basé sur un dendrogramme préalablement établi. Six classes principales de variables prédictives ont ainsi été identifiées. Puis, pour chacune de ces classes, une analyse AFC a été réalisée sur les variables à prédire, ainsi qu'un arbre de décision. Bien que le nombre de cas et le choix des variables constituent une limite à cette étude, nous avons réussi à prédire certaines caractéristiques liées aux procédures en partant de données prédictives.
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Dates and versions

inserm-00616975 , version 1 (25-08-2011)

Identifiers

  • HAL Id : inserm-00616975 , version 1

Cite

Brivael Trelhu, Florent Lalys, Laurent Riffaud, Xavier Morandi, Pierre Jannin. Analyse de données pour la construction de modèles de procédures neurochirurgicales. Extraction et gestion des connaissances (EGC 2009), Jan 2009, Strasbourg, France. pp.427-432. ⟨inserm-00616975⟩
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