- -

Probabilistic change detection and visualization methods for the assessment of temporal stability in biomedical data quality

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

Probabilistic change detection and visualization methods for the assessment of temporal stability in biomedical data quality

Mostrar el registro completo del ítem

Sáez Silvestre, C.; Pereira Rodrigues, P.; Gama, J.; Robles Viejo, M.; García Gómez, JM. (2014). Probabilistic change detection and visualization methods for the assessment of temporal stability in biomedical data quality. Data Mining and Knowledge Discovery. 28:1-1. doi:10.1007/s10618-014-0378-6

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/50768

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: Probabilistic change detection and visualization methods for the assessment of temporal stability in biomedical data quality
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Aplicaciones de las Tecnologías de la Información - Institut Universitari d'Aplicacions de les Tecnologies de la Informació
Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada
Fecha difusión:
Resumen:
Knowledge discovery on biomedical data can be based on on-line, data-stream analyses, or using retrospective, timestamped, off-line datasets. In both cases, changes in the processes that generate data or in their quality ...[+]
Palabras clave: Data quality , Change detection , Information theory , Information geometry , Visual analytics , Biomedical data
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Data Mining and Knowledge Discovery. (issn: 1384-5810 )
DOI: 10.1007/s10618-014-0378-6
Editorial:
Springer Verlag (Germany)
Versión del editor: http://link.springer.com/article/10.1007/s10618-014-0378-6
Descripción: The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/DOI 10.1007/s10618-014-0378-6. Published online.
Agradecimientos:
The work by C Saez has been supported by an Erasmus Lifelong Learning Programme 2013 Grant. This work has been supported by own IBIME funds. The authors thank Dr. Gregor Stiglic, from the Univeristy of Maribor, Slovenia, ...[+]
Tipo: Artículo

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem