analisi del movimento in ambito clinico basata sulla logical analysis of data ( lad )
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Università degli Studi di Bologna Facoltà di ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Tesi di laurea in Ricerca Operativa. Analisi del movimento in ambito clinico basata sulla Logical Analysis of Data ( LAD ) - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
20 marzo 2002 1
Università degli Studi di Bologna
Facoltà di ingegneriaCorso di Laurea in Ingegneria Gestionale
Tesi di laurea in Ricerca Operativa
Analisi del movimento in ambito clinicobasata sulla Logical Analysis of Data
( LAD )
Tesi di laurea di: Relatore:LINDA BATTILANI Chiar.mo Prof. Ing. DANIELE VIGO Correlatori: Chiar.mo Prof. Ing. ANGELO CAPPELLO Ing. LORENZO CHIARI
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SOMMARIO:
• Il piede piatto infantile
• L’Analisi Logica dei Dati ( LAD )
• La sperimentazione
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IL PIEDE PIATTO
• Mancanza dell’incurvatura fisiologica centrale
• Scorretta distribuzione ponderale
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CLASSIFICAZIONE
Piede Piatto
SecondarioPrimario
Piede Piatto
Infantile
Piede Piatto
Lasso
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Piede Piatto
FunzionaleMorfologico
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Analisi del movimento:• Il ciclo del cammino
• La pedana dinamometrica
Visita del clinico:• Test funzionali
• Esami radiografici
• Analisi cliniche
• Esame podoscopico
Classificazione
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ANALISI LOGICA dei DATI
• Sviluppata in ambito di Ricerca Operativa
• Si basa sull’impiego e utilizzo di funzioni booleane e modelli di ottimizzazione combinatoria
• Validità generale
• Possibilità di utilizzo e successo in numerosi campi applicativi
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Dato un archivio di m osservazioni del passato
Oi (xi1, xi2, …, xin)
LAD
f(x1, x2, …, xn) Funzione classificatrice
Classificatore
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Data O* da classificare
f(O*) = 0 f(O*) = 1
Piattismo Normalità
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APPLICAZIONE di LAD al piede piatto infantile
• DATI:
classe Fx(1) … Fx(20) Fy(1) … Fy(20) Fz(1) … Fz(20)
1 -1,89 -0,13 -2,31 3,14 22,13 17,86
0 0,81 -0,44 -3,20 3,52 24,38 17,92
-10
-5
0
5
10
0 100
stance%
Fx/W%
-20
-10
0
10
20
0 100
stance%Fz/W%
0
30
60
90
120
0 100
stance%
Fy/W%
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BINARIZZAZIONE• LAD richiede valori binari degli attributi
• Esistono due modalità di generazione dei cutting points forniti dal software che applica LAD:
- Equal Intervals
- Equal Sizes
• E’ stata elaborata un’ulteriore modalità molto più efficiente:
CTP
Fx (1) >= 0,5
Paziente Fxnum (1)
p1 0,81
p2 0,31
Paziente Fxbin (1)
p1 1
p2 0
ONE CUTTING POINT per PAIR
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SPERIMENTAZIONE
DATABASE 1
DATABASE 2
( 18 + 18 ) * 2 * 3 =
216 OSSERVAZIONI
( 26 + 26 ) * 2 * 3 =
312 OSSERVAZIONI
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RISULTATI: Database 1• TEMPO di GENERAZIONE: 10 minuti
Da 13000 valori nel database…
…a 40 patterns del modello migliore
Errore
Minimo
LAD
Errore
Medio
LAD
Errore con classificatore
tradizionale
( a 1 stadio )
Errore con classificatore
tradizionale
( a 2 stadi )
3,2% 5,06% 5,5% 13,4%
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RISULTATI: Database 2• TEMPO di GENERAZIONE: 270 minuti
Da 19000 valori nel database…
…a 46 patterns del modello migliore
Errore
Minimo
LAD
Errore
Medio
LAD
Errore con classificatore
tradizionale
( a 1 stadio )
Errore con classificatore
tradizionale
( a 2 stadi )
9,3% 13,23% 12,2% 17,6%
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CONCLUSIONILAD consegue…
• buoni risultati in termini di errore totale di classificazione
• informazioni aggiuntive sulle features temporali più significative
I tempi di calcolo e le prestazioni possono essere migliorati realizzando delle implementazioni “ ad hoc”.
-10
-5
0
5
10
0 100
stance%
Fx/W%
-20
-10
0
10
20
0 100
stance%
Fz/W%
0
30
60
90
120
0 100
stance%
Fy/W%