Spatial association discovery process using frequent subgraph mining

Spatial associations are one of the most relevant kinds of patterns used by business intelligence regarding spatial data. Due to the characteristics of this particular type of information, different approaches have been proposed for spatial association mining. This wide variety of methods has entailed the need for a process to integrate the activities for association discovery, one that is easy to implement and flexible enough to be adapted to any particular situation, particularly for small and medium-size projects to guide the useful pattern discovery process. Thus, this work proposes an adaptable knowledge discovery process that uses graph theory to model different spatial relationships from multiple scenarios, and frequent subgraph mining to discover spatial associations. A proof of concept is presented using real data

Knowledge discovery process for description of spatially referenced clusters

Spatial clustering is an important field of spatial data mining and knowledge discovery that serves to partition a spatial data set to obtain disjoint subsets with spatial elements that are similar to each other. Existing algorithms can be used to perform three types of cluster analyses, including clustering of spatial points, regionalization and point pattern analysis. However, all these existing methods do not provide a description of the discovered spatial clusters, which is useful for decision making in many different fields. This work proposes a knowledge discovery process for the description of spatially referenced clusters that uses decision tree learning algorithms. Two proofs of concept of the proposed process using different spatial clustering algorithm on real data are also provided.Facultad de Informátic

Knowledge discovery process for description of spatially referenced clusters

Spatial clustering is an important field of spatial data mining and knowledge discovery that serves to partition a spatial data set to obtain disjoint subsets with spatial elements that are similar to each other. Existing algorithms can be used to perform three types of cluster analyses, including clustering of spatial points, regionalization and point pattern analysis. However, all these existing methods do not provide a description of the discovered spatial clusters, which is useful for decision making in many different fields. This work proposes a knowledge discovery process for the description of spatially referenced clusters that uses decision tree learning algorithms. Two proofs of concept of the proposed process using different spatial clustering algorithm on real data are also provided.Facultad de Informátic

A deep learning approach for pressure ulcer prevention using wearable computing

Abstract In recent years, statistics have confirmed that the number of elderly people is increasing. Aging always has a strong impact on the health of a human being; from a biological of point view, this process usually leads to several types of diseases mainly due to the impairment of the organism. In such a context, healthcare plays an important role in the healing process, trying to address these problems. One of the consequences of aging is the formation of pressure ulcers (PUs), which have a negative impact on the life quality of patients in the hospital, not only from a healthiness perspective but also psychologically. In this sense, e-health proposes several approaches to deal with this problem, however, these are not always very accurate and capable to prevent issues of this kind efficiently. Moreover, the proposed solutions are usually expensive and invasive. In this paper we were able to collect data coming from inertial sensors with the aim, in line with the Human-centric Computing (HC) paradigm, to design and implement a non-invasive system of wearable sensors for the prevention of PUs through deep learning techniques. In particular, using inertial sensors we are able to estimate the positions of the patients, and send an alert signal when he/she remains in the same position for too long a period of time. To train our system we built a dataset by monitoring the positions of a set of patients during their period of hospitalization, and we show here the results, demonstrating the feasibility of this technique and the level of accuracy we were able to reach, comparing our model with other popular machine learning approaches

Proceso para la obtención de patrones de co-localización con relaciones difusas

La detección de patrones de co-localización es una de las actividades más demandadas de la ciencia de datos espaciales. Sin embargo, la gran variedad de algoritmos especializados en distintos aspectos de esta tarea y la falta de disponibilidad de los mismos en las herramientas de minería de datos disponibles hace que su utilización se dificulte. Por este motivo se diseña un framework que hace uso de teoría de grafos y lógica difusa para la extracción de estas regularidades considerando distintos aspectos fundamentales de la minería de datos espaciales utilizando herramientas fácilmente asequibles.Sociedad Argentina de Informátic

Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Extensión de proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales difusas

Las asociaciones espaciales brindan conocimiento que resulta de sumo interés para la inteligencia de negocios en dominios varios. Estas asociaciones están constituidas tanto de relaciones espaciales como no espaciales que se dan entre los objetos de una base de datos, las cuales invitan a ser modeladas haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos debido a la falta general de límites claros para determinar cuándo un par de objetos pertenece o no a la relación en cuestión, producto de la misma naturaleza de los datos. Un ejemplo es la relación de cercanía entre dos objetos: ¿a qué distancia los mismos dejan de estar cerca entre si? En consecuencia, en el presente trabajo se extiende un proceso de explotación de información para la detección de asociaciones espaciales basado en la minería de subgrafos frecuentes considerando además relaciones difusas. Se presenta una prueba de concepto utilizando datos generados para tales fines.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Restless legs syndrome: differential diagnosis and management with rotigotine

RLS is a common sleep disorder with distinctive clinical features. The prevalence of RLS in Caucasians and North Americans ranges from 5% to 10%. However, only some of these subjects (almost the 3% of the general population) report being affected by a frequent and severe form of the sleep disorder. RLS is diagnosed clinically by means of four internationally recognized criteria that summarize the main characteristics of the sleep disorder. Besides the essential criteria, supportive and associated features of RLS have been established by experts in order to help physicians treat patients with doubtful symptoms. Several clinical conditions may mimic this sleep disorder. In order to increase the sensibility and specificity of RLS diagnosis, doctors should perform a meticulous patient history and then an accurate physical and neurological examination. Dopamine agonists are recognized as the preferred first-line treatment for RLS. Rotigotine is a non-ergoline dopamine agonist with selectivity for D1, D2 and D3 receptors. The drug is administered via transdermal patches which release rotigotine for 24 hours. Four clinical trials demonstrated that this compound is able to improve RLS symptomatology with few and moderate adverse events. Head to head trials are required to compare the efficacy and tolerability of rotigotine with other dopamine agonists administered via oral intake. Rotigotine has been approved by the FDA and EMEA for Parkinson’s disease. For the treatment of moderate to severe idiopathic RLS, rotigotine has been recommended for approval by the EMEA and is under review by the FDA