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Kinematics of Big Biomedical Data to characterize temporal variability and seasonality of data repositories: Functional Data Analysis of data temporal evolution over non-parametric statistical manifolds

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Kinematics of Big Biomedical Data to characterize temporal variability and seasonality of data repositories: Functional Data Analysis of data temporal evolution over non-parametric statistical manifolds

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Sáez, C.; Garcia-Gomez, JM. (2018). Kinematics of Big Biomedical Data to characterize temporal variability and seasonality of data repositories: Functional Data Analysis of data temporal evolution over non-parametric statistical manifolds. International Journal of Medical Informatics. 119:109-124. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2018.09.015

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/125106

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Título: Kinematics of Big Biomedical Data to characterize temporal variability and seasonality of data repositories: Functional Data Analysis of data temporal evolution over non-parametric statistical manifolds
Autor: Sáez, Carlos Garcia-Gomez, Juan M
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Aim: The increasing availability of Big Biomedical Data is leading to large research data samples collected over long periods of time. We propose the analysis of the kinematics of data probability distributions over ...[+]
Palabras clave: Temporal stability , Data quality , Time series , Data reuse , Big data , Seasonality , Coordinate-free , Trajectories , Functional data analysis , Statistical manifolds
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
International Journal of Medical Informatics. (issn: 1386-5056 )
DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2018.09.015
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2018.09.015
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/727560/EU/Collective wisdom driving public health policies/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//DPI2016-80054-R/ES/BIOMARCADORES DINAMICOS BASADOS EN FIRMAS TISULARES MULTIPARAMETRICAS PARA EL SEGUIMIENTO Y EVALUACION DE LA RESPUESTA A TRATAMIENTO DE PACIENTES CON GLIOBLASTOMA Y CANCER DE PRÓSTATA/
info:eu-repo/grantAgreement/UPV//PAID-00-17/
Agradecimientos:
This work was supported by UPV grant No. PAID-00-17, and projects DPI2016-80054-R and H2020-SC1-2016-CNECT No. 727560.
Tipo: Artículo

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