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Investigadores/as Institucionales

Anguera, AureaAutor o Coautor

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24 de diciembre de 2019
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Artículo
Sí

Particularities of data mining in medicine: lessons learned from patient medical time series data analysis

Publicado en: EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking. 2019 (1): 260- - 2019-11-28 2019(1), DOI: 10.1186/s13638-019-1582-2

Autores:

Aljawarneh, Shadi; Anguera, Aurea; Atwood, John William; Lara, Juan A; Lizcano, David
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Afiliaciones

Concordia Univ, High Speed Protocols Lab, 1455 De Maisonneuve Blvd West, Montreal, PQ H3G 1M8, Canada - Autor o Coautor
Jordan Univ Sci & Technol, Fac Comp & Informat Technol, POB 3030, Irbid 22110, Jordan - Autor o Coautor
Madrid Open Univ, Sch Comp Sci, UDIMA, KM 38,500,Via Serv 15, Madrid 28400, Spain - Autor o Coautor
Tech Univ Madrid, Sch Comp Sci, Campus Montegancedo S-N, Madrid 28660, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

Nowadays, large amounts of data are generated in the medical domain. Various physiological signals generated from different organs can be recorded to extract interesting information about patients' health. The analysis of physiological signals is a hard task that requires the use of specific approaches such as the Knowledge Discovery in Databases process. The application of such process in the domain of medicine has a series of implications and difficulties, especially regarding the application of data mining techniques to data, mainly time series, gathered from medical examinations of patients. The goal of this paper is to describe the lessons learned and the experience gathered by the authors applying data mining techniques to real medical patient data including time series. In this research, we carried out an exhaustive case study working on data from two medical fields: stabilometry (15 professional basketball players, 18 elite ice skaters) and electroencephalography (100 healthy patients, 100 epileptic patients). We applied a previously proposed knowledge discovery framework for classification purpose obtaining good results in terms of classification accuracy (greater than 99% in both fields). The good results obtained in our research are the groundwork for the lessons learned and recommendations made in this position paper that intends to be a guide for experts who have to face similar medical data mining projects.
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Palabras clave

Biomedical signal processingBreast-cancer diagnosisClassificationClassification accuracyData miningDiseaseEegElectroencephalographyElectrophysiologyFeature-selectionHospital data processingInteresting informationKddKnowledge discovery frameworkKnowledge discovery in databaseLessons learnedMedical computingMedical data miningPhysiological signalsPredictionReference modelsRiskSeizure detectionSensorsSignal analysisStabilometrySystemTime seriesTime series analysis

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2019, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Networks and Communications. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q3 para la agencia WoS (JCR) en la categoría Engineering, Electrical & Electronic.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-27:

  • WoS: 8
  • Scopus: 18
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Impacto y visibilidad social

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87139/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 170
  • Descargas: 14
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Canada; Jordan.

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Reconocimientos ligados al ítem

The lessons described in this paper have been partially learned from the participation of Juan A. Lara in the VIIP Project (DEP2005-00232-C03), which has been supported by the Spanish Ministry of Education and Science as part of the 2004-2007 National R&D&I Plan.
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