Managing the Sick Child in the Era of Declining Malaria Transmission: Development of ALMANACH, an Electronic Algorithm for Appropriate Use of Antimicrobials.

OBJECTIVE: To review the available knowledge on epidemiology and diagnoses of acute infections in children aged 2 to 59 months in primary care setting and develop an electronic algorithm for the Integrated Management of Childhood Illness to reach optimal clinical outcome and rational use of medicines. METHODS: A structured literature review in Medline, Embase and the Cochrane Database of Systematic Review (CDRS) looked for available estimations of diseases prevalence in outpatients aged 2-59 months, and for available evidence on i) accuracy of clinical predictors, and ii) performance of point-of-care tests for targeted diseases. A new algorithm for the management of childhood illness (ALMANACH) was designed based on evidence retrieved and results of a study on etiologies of fever in Tanzanian children outpatients. FINDINGS: The major changes in ALMANACH compared to IMCI (2008 version) are the following: i) assessment of 10 danger signs, ii) classification of non-severe children into febrile and non-febrile illness, the latter receiving no antibiotics, iii) classification of pneumonia based on a respiratory rate threshold of 50 assessed twice for febrile children 12-59 months; iv) malaria rapid diagnostic test performed for all febrile children. In the absence of identified source of fever at the end of the assessment, v) urine dipstick performed for febrile children <2 years to consider urinary tract infection, vi) classification of 'possible typhoid' for febrile children >2 years with abdominal tenderness; and lastly vii) classification of 'likely viral infection' in case of negative results. CONCLUSION: This smartphone-run algorithm based on new evidence and two point-of-care tests should improve the quality of care of <5 year children and lead to more rational use of antimicrobials.

Differential evolution based classification with pool of distances and aggregation operators

The objective of this thesis is to develop and generalize further the differential evolution based data classification method. For many years, evolutionary algorithms have been successfully applied to many classification tasks. Evolution algorithms are population based, stochastic search algorithms that mimic natural selection and genetics. Differential evolution is an evolutionary algorithm that has gained popularity because of its simplicity and good observed performance. In this thesis a differential evolution classifier with pool of distances is proposed, demonstrated and initially evaluated. The differential evolution classifier is a nearest prototype vector based classifier that applies a global optimization algorithm, differential evolution, to determine the optimal values for all free parameters of the classifier model during the training phase of the classifier. The differential evolution classifier applies the individually optimized distance measure for each new data set to be classified is generalized to cover a pool of distances. Instead of optimizing a single distance measure for the given data set, the selection of the optimal distance measure from a predefined pool of alternative measures is attempted systematically and automatically. Furthermore, instead of only selecting the optimal distance measure from a set of alternatives, an attempt is made to optimize the values of the possible control parameters related with the selected distance measure. Specifically, a pool of alternative distance measures is first created and then the differential evolution algorithm is applied to select the optimal distance measure that yields the highest classification accuracy with the current data. After determining the optimal distance measures for the given data set together with their optimal parameters, all determined distance measures are aggregated to form a single total distance measure. The total distance measure is applied to the final classification decisions. The actual classification process is still based on the nearest prototype vector principle; a sample belongs to the class represented by the nearest prototype vector when measured with the optimized total distance measure. During the training process the differential evolution algorithm determines the optimal class vectors, selects optimal distance metrics, and determines the optimal values for the free parameters of each selected distance measure. The results obtained with the above method confirm that the choice of distance measure is one of the most crucial factors for obtaining higher classification accuracy. The results also demonstrate that it is possible to build a classifier that is able to select the optimal distance measure for the given data set automatically and systematically. After finding optimal distance measures together with optimal parameters from the particular distance measure results are then aggregated to form a total distance, which will be used to form the deviation between the class vectors and samples and thus classify the samples. This thesis also discusses two types of aggregation operators, namely, ordered weighted averaging (OWA) based multi-distances and generalized ordered weighted averaging (GOWA). These aggregation operators were applied in this work to the aggregation of the normalized distance values. The results demonstrate that a proper combination of aggregation operator and weight generation scheme play an important role in obtaining good classification accuracy. The main outcomes of the work are the six new generalized versions of previous method called differential evolution classifier. All these DE classifier demonstrated good results in the classification tasks.

Comparison of classification ability of hyperball algorithms to neural network and k-nearest neighbour algorithms

The main focus of this thesis is to evaluate and compare Hyperbalilearning algorithm (HBL) to other learning algorithms. In this work HBL is compared to feed forward artificial neural networks using back propagation learning, K-nearest neighbor and 103 algorithms. In order to evaluate the similarity of these algorithms, we carried out three experiments using nine benchmark data sets from UCI machine learning repository. The first experiment compares HBL to other algorithms when sample size of dataset is changing. The second experiment compares HBL to other algorithms when dimensionality of data changes. The last experiment compares HBL to other algorithms according to the level of agreement to data target values. Our observations in general showed, considering classification accuracy as a measure, HBL is performing as good as most ANn variants. Additionally, we also deduced that HBL.:s classification accuracy outperforms 103's and K-nearest neighbour's for the selected data sets.

A Study of Ordered Gene Problems Featuring DNA Error Correction and DNA Fragment Assembly with a Variety of Heuristics, Genetic Algorithm Variations, and Dynamic Representations

Ordered gene problems are a very common classification of optimization problems. Because of their popularity countless algorithms have been developed in an attempt to find high quality solutions to the problems. It is also common to see many different types of problems reduced to ordered gene style problems as there are many popular heuristics and metaheuristics for them due to their popularity. Multiple ordered gene problems are studied, namely, the travelling salesman problem, bin packing problem, and graph colouring problem. In addition, two bioinformatics problems not traditionally seen as ordered gene problems are studied: DNA error correction and DNA fragment assembly. These problems are studied with multiple variations and combinations of heuristics and metaheuristics with two distinct types or representations. The majority of the algorithms are built around the Recentering- Restarting Genetic Algorithm. The algorithm variations were successful on all problems studied, and particularly for the two bioinformatics problems. For DNA Error Correction multiple cases were found with 100% of the codes being corrected. The algorithm variations were also able to beat all other state-of-the-art DNA Fragment Assemblers on 13 out of 16 benchmark problem instances.

Analyse bayésienne et classification pour modèles continus modifiés à zéro

Les modèles à sur-représentation de zéros discrets et continus ont une large gamme d'applications et leurs propriétés sont bien connues. Bien qu'il existe des travaux portant sur les modèles discrets à sous-représentation de zéro et modifiés à zéro, la formulation usuelle des modèles continus à sur-représentation -- un mélange entre une densité continue et une masse de Dirac -- empêche de les généraliser afin de couvrir le cas de la sous-représentation de zéros. Une formulation alternative des modèles continus à sur-représentation de zéros, pouvant aisément être généralisée au cas de la sous-représentation, est présentée ici. L'estimation est d'abord abordée sous le paradigme classique, et plusieurs méthodes d'obtention des estimateurs du maximum de vraisemblance sont proposées. Le problème de l'estimation ponctuelle est également considéré du point de vue bayésien. Des tests d'hypothèses classiques et bayésiens visant à déterminer si des données sont à sur- ou sous-représentation de zéros sont présentées. Les méthodes d'estimation et de tests sont aussi évaluées au moyen d'études de simulation et appliquées à des données de précipitation agrégées. Les diverses méthodes s'accordent sur la sous-représentation de zéros des données, démontrant la pertinence du modèle proposé. Nous considérons ensuite la classification d'échantillons de données à sous-représentation de zéros. De telles données étant fortement non normales, il est possible de croire que les méthodes courantes de détermination du nombre de grappes s'avèrent peu performantes. Nous affirmons que la classification bayésienne, basée sur la distribution marginale des observations, tiendrait compte des particularités du modèle, ce qui se traduirait par une meilleure performance. Plusieurs méthodes de classification sont comparées au moyen d'une étude de simulation, et la méthode proposée est appliquée à des données de précipitation agrégées provenant de 28 stations de mesure en Colombie-Britannique.

Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

L’utilisation de la polarimétrie radar et de la décomposition de Touzi pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales des milieux humides : le cas du Lac Saint-Pierre.

Les milieux humides remplissent plusieurs fonctions écologiques d’importance et contribuent à la biodiversité de la faune et de la flore. Même s’il existe une reconnaissance croissante sur l’importante de protéger ces milieux, il n’en demeure pas moins que leur intégrité est encore menacée par la pression des activités humaines. L’inventaire et le suivi systématique des milieux humides constituent une nécessité et la télédétection est le seul moyen réaliste d’atteindre ce but. L’objectif de cette thèse consiste à contribuer et à améliorer la caractérisation des milieux humides en utilisant des données satellites acquises par des radars polarimétriques en bande L (ALOS-PALSAR) et C (RADARSAT-2). Cette thèse se fonde sur deux hypothèses (chap. 1). La première hypothèse stipule que les classes de physionomies végétales, basées sur la structure des végétaux, sont plus appropriées que les classes d’espèces végétales car mieux adaptées au contenu informationnel des images radar polarimétriques. La seconde hypothèse stipule que les algorithmes de décompositions polarimétriques permettent une extraction optimale de l’information polarimétrique comparativement à une approche multipolarisée basée sur les canaux de polarisation HH, HV et VV (chap. 3). En particulier, l’apport de la décomposition incohérente de Touzi pour l’inventaire et le suivi de milieux humides est examiné en détail. Cette décomposition permet de caractériser le type de diffusion, la phase, l’orientation, la symétrie, le degré de polarisation et la puissance rétrodiffusée d’une cible à l’aide d’une série de paramètres extraits d’une analyse des vecteurs et des valeurs propres de la matrice de cohérence. La région du lac Saint-Pierre a été sélectionnée comme site d’étude étant donné la grande diversité de ses milieux humides qui y couvrent plus de 20 000 ha. L’un des défis posés par cette thèse consiste au fait qu’il n’existe pas de système standard énumérant l’ensemble possible des classes physionomiques ni d’indications précises quant à leurs caractéristiques et dimensions. Une grande attention a donc été portée à la création de ces classes par recoupement de sources de données diverses et plus de 50 espèces végétales ont été regroupées en 9 classes physionomiques (chap. 7, 8 et 9). Plusieurs analyses sont proposées pour valider les hypothèses de cette thèse (chap. 9). Des analyses de sensibilité par diffusiogramme sont utilisées pour étudier les caractéristiques et la dispersion des physionomies végétales dans différents espaces constitués de paramètres polarimétriques ou canaux de polarisation (chap. 10 et 12). Des séries temporelles d’images RADARSAT-2 sont utilisées pour approfondir la compréhension de l’évolution saisonnière des physionomies végétales (chap. 12). L’algorithme de la divergence transformée est utilisé pour quantifier la séparabilité entre les classes physionomiques et pour identifier le ou les paramètres ayant le plus contribué(s) à leur séparabilité (chap. 11 et 13). Des classifications sont aussi proposées et les résultats comparés à une carte existante des milieux humide du lac Saint-Pierre (14). Finalement, une analyse du potentiel des paramètres polarimétrique en bande C et L est proposé pour le suivi de l’hydrologie des tourbières (chap. 15 et 16). Les analyses de sensibilité montrent que les paramètres de la 1re composante, relatifs à la portion dominante (polarisée) du signal, sont suffisants pour une caractérisation générale des physionomies végétales. Les paramètres des 2e et 3e composantes sont cependant nécessaires pour obtenir de meilleures séparabilités entre les classes (chap. 11 et 13) et une meilleure discrimination entre milieux humides et milieux secs (chap. 14). Cette thèse montre qu’il est préférable de considérer individuellement les paramètres des 1re, 2e et 3e composantes plutôt que leur somme pondérée par leurs valeurs propres respectives (chap. 10 et 12). Cette thèse examine également la complémentarité entre les paramètres de structure et ceux relatifs à la puissance rétrodiffusée, souvent ignorée et normalisée par la plupart des décompositions polarimétriques. La dimension temporelle (saisonnière) est essentielle pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales (chap. 12, 13 et 14). Des images acquises au printemps (avril et mai) sont nécessaires pour discriminer les milieux secs des milieux humides alors que des images acquises en été (juillet et août) sont nécessaires pour raffiner la classification des physionomies végétales. Un arbre hiérarchique de classification développé dans cette thèse constitue une synthèse des connaissances acquises (chap. 14). À l’aide d’un nombre relativement réduit de paramètres polarimétriques et de règles de décisions simples, il est possible d’identifier, entre autres, trois classes de bas marais et de discriminer avec succès les hauts marais herbacés des autres classes physionomiques sans avoir recours à des sources de données auxiliaires. Les résultats obtenus sont comparables à ceux provenant d’une classification supervisée utilisant deux images Landsat-5 avec une exactitude globale de 77.3% et 79.0% respectivement. Diverses classifications utilisant la machine à vecteurs de support (SVM) permettent de reproduire les résultats obtenus avec l’arbre hiérarchique de classification. L’exploitation d’une plus forte dimensionalitée par le SVM, avec une précision globale maximale de 79.1%, ne permet cependant pas d’obtenir des résultats significativement meilleurs. Finalement, la phase de la décomposition de Touzi apparaît être le seul paramètre (en bande L) sensible aux variations du niveau d’eau sous la surface des tourbières ouvertes (chap. 16). Ce paramètre offre donc un grand potentiel pour le suivi de l’hydrologie des tourbières comparativement à la différence de phase entre les canaux HH et VV. Cette thèse démontre que les paramètres de la décomposition de Touzi permettent une meilleure caractérisation, de meilleures séparabilités et de meilleures classifications des physionomies végétales des milieux humides que les canaux de polarisation HH, HV et VV. Le regroupement des espèces végétales en classes physionomiques est un concept valable. Mais certaines espèces végétales partageant une physionomie similaire, mais occupant un milieu différent (haut vs bas marais), ont cependant présenté des différences significatives quant aux propriétés de leur rétrodiffusion.

A Novel Decision Tree Algorithm for Numeric Datasets - C 4.5*Stat

Decision trees are very powerful tools for classification in data mining tasks that involves different types of attributes. When coming to handling numeric data sets, usually they are converted first to categorical types and then classified using information gain concepts. Information gain is a very popular and useful concept which tells you, whether any benefit occurs after splitting with a given attribute as far as information content is concerned. But this process is computationally intensive for large data sets. Also popular decision tree algorithms like ID3 cannot handle numeric data sets. This paper proposes statistical variance as an alternative to information gain as well as statistical mean to split attributes in completely numerical data sets. The new algorithm has been proved to be competent with respect to its information gain counterpart C4.5 and competent with many existing decision tree algorithms against the standard UCI benchmarking datasets using the ANOVA test in statistics. The specific advantages of this proposed new algorithm are that it avoids the computational overhead of information gain computation for large data sets with many attributes, as well as it avoids the conversion to categorical data from huge numeric data sets which also is a time consuming task. So as a summary, huge numeric datasets can be directly submitted to this algorithm without any attribute mappings or information gain computations. It also blends the two closely related fields statistics and data mining

Significance Of Classification Techniques In Prediction Of Learning Disabilities

The aim of this study is to show the importance of two classification techniques, viz. decision tree and clustering, in prediction of learning disabilities (LD) of school-age children. LDs affect about 10 percent of all children enrolled in schools. The problems of children with specific learning disabilities have been a cause of concern to parents and teachers for some time. Decision trees and clustering are powerful and popular tools used for classification and prediction in Data mining. Different rules extracted from the decision tree are used for prediction of learning disabilities. Clustering is the assignment of a set of observations into subsets, called clusters, which are useful in finding the different signs and symptoms (attributes) present in the LD affected child. In this paper, J48 algorithm is used for constructing the decision tree and K-means algorithm is used for creating the clusters. By applying these classification techniques, LD in any child can be identified

Brain Tissue Classification from Multispectral MRI by Wavelet based Principal Component Analysis

In this paper, we propose a multispectral analysis system using wavelet based Principal Component Analysis (PCA), to improve the brain tissue classification from MRI images. Global transforms like PCA often neglects significant small abnormality details, while dealing with a massive amount of multispectral data. In order to resolve this issue, input dataset is expanded by detail coefficients from multisignal wavelet analysis. Then, PCA is applied on the new dataset to perform feature analysis. Finally, an unsupervised classification with Fuzzy C-Means clustering algorithm is used to measure the improvement in reproducibility and accuracy of the results. A detailed comparative analysis of classified tissues with those from conventional PCA is also carried out. Proposed method yielded good improvement in classification of small abnormalities with high sensitivity/accuracy values, 98.9/98.3, for clinical analysis. Experimental results from synthetic and clinical data recommend the new method as a promising approach in brain tissue analysis.

Automatic Detection and Classification of Glioma Tumors using Statistical Features

The characterization and grading of glioma tumors, via image derived features, for diagnosis, prognosis, and treatment response has been an active research area in medical image computing. This paper presents a novel method for automatic detection and classification of glioma from conventional T2 weighted MR images. Automatic detection of the tumor was established using newly developed method called Adaptive Gray level Algebraic set Segmentation Algorithm (AGASA).Statistical Features were extracted from the detected tumor texture using first order statistics and gray level co-occurrence matrix (GLCM) based second order statistical methods. Statistical significance of the features was determined by t-test and its corresponding p-value. A decision system was developed for the grade detection of glioma using these selected features and its p-value. The detection performance of the decision system was validated using the receiver operating characteristic (ROC) curve. The diagnosis and grading of glioma using this non-invasive method can contribute promising results in medical image computing

Improving Multi-class Text Classification with Naive Bayes

There are numerous text documents available in electronic form. More and more are becoming available every day. Such documents represent a massive amount of information that is easily accessible. Seeking value in this huge collection requires organization; much of the work of organizing documents can be automated through text classification. The accuracy and our understanding of such systems greatly influences their usefulness. In this paper, we seek 1) to advance the understanding of commonly used text classification techniques, and 2) through that understanding, improve the tools that are available for text classification. We begin by clarifying the assumptions made in the derivation of Naive Bayes, noting basic properties and proposing ways for its extension and improvement. Next, we investigate the quality of Naive Bayes parameter estimates and their impact on classification. Our analysis leads to a theorem which gives an explanation for the improvements that can be found in multiclass classification with Naive Bayes using Error-Correcting Output Codes. We use experimental evidence on two commonly-used data sets to exhibit an application of the theorem. Finally, we show fundamental flaws in a commonly-used feature selection algorithm and develop a statistics-based framework for text feature selection. Greater understanding of Naive Bayes and the properties of text allows us to make better use of it in text classification.

Object and Scene Classification: what does a Supervised Approach Provide us?

Given a set of images of scenes containing different object categories (e.g. grass, roads) our objective is to discover these objects in each image, and to use this object occurrences to perform a scene classification (e.g. beach scene, mountain scene). We achieve this by using a supervised learning algorithm able to learn with few images to facilitate the user task. We use a probabilistic model to recognise the objects and further we classify the scene based on their object occurrences. Experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal. Object recognition performance is compared to the approaches of He et al. (2004) and Marti et al. (2001) using their own datasets. Furthermore an unsupervised method is implemented in order to evaluate the advantages and disadvantages of our supervised classification approach versus an unsupervised one

Image classification for a large number of object categories

L'increment de bases de dades que cada vegada contenen imatges més difícils i amb un nombre més elevat de categories, està forçant el desenvolupament de tècniques de representació d'imatges que siguin discriminatives quan es vol treballar amb múltiples classes i d'algorismes que siguin eficients en l'aprenentatge i classificació. Aquesta tesi explora el problema de classificar les imatges segons l'objecte que contenen quan es disposa d'un gran nombre de categories. Primerament s'investiga com un sistema híbrid format per un model generatiu i un model discriminatiu pot beneficiar la tasca de classificació d'imatges on el nivell d'anotació humà sigui mínim. Per aquesta tasca introduïm un nou vocabulari utilitzant una representació densa de descriptors color-SIFT, i desprès s'investiga com els diferents paràmetres afecten la classificació final. Tot seguit es proposa un mètode par tal d'incorporar informació espacial amb el sistema híbrid, mostrant que la informació de context es de gran ajuda per la classificació d'imatges. Desprès introduïm un nou descriptor de forma que representa la imatge segons la seva forma local i la seva forma espacial, tot junt amb un kernel que incorpora aquesta informació espacial en forma piramidal. La forma es representada per un vector compacte obtenint un descriptor molt adequat per ésser utilitzat amb algorismes d'aprenentatge amb kernels. Els experiments realitzats postren que aquesta informació de forma te uns resultats semblants (i a vegades millors) als descriptors basats en aparença. També s'investiga com diferents característiques es poden combinar per ésser utilitzades en la classificació d'imatges i es mostra com el descriptor de forma proposat juntament amb un descriptor d'aparença millora substancialment la classificació. Finalment es descriu un algoritme que detecta les regions d'interès automàticament durant l'entrenament i la classificació. Això proporciona un mètode per inhibir el fons de la imatge i afegeix invariança a la posició dels objectes dins les imatges. S'ensenya que la forma i l'aparença sobre aquesta regió d'interès i utilitzant els classificadors random forests millora la classificació i el temps computacional. Es comparen els postres resultats amb resultats de la literatura utilitzant les mateixes bases de dades que els autors Aixa com els mateixos protocols d'aprenentatge i classificació. Es veu com totes les innovacions introduïdes incrementen la classificació final de les imatges.

Classification of lactose and mandelic acid THz spectra using subspace and wavelet-packet algorithms

This work compares classification results of lactose, mandelic acid and dl-mandelic acid, obtained on the basis of their respective THz transients. The performance of three different pre-processing algorithms applied to the time-domain signatures obtained using a THz-transient spectrometer are contrasted by evaluating the classifier performance. A range of amplitudes of zero-mean white Gaussian noise are used to artificially degrade the signal-to-noise ratio of the time-domain signatures to generate the data sets that are presented to the classifier for both learning and validation purposes. This gradual degradation of interferograms by increasing the noise level is equivalent to performing measurements assuming a reduced integration time. Three signal processing algorithms were adopted for the evaluation of the complex insertion loss function of the samples under study; a) standard evaluation by ratioing the sample with the background spectra, b) a subspace identification algorithm and c) a novel wavelet-packet identification procedure. Within class and between class dispersion metrics are adopted for the three data sets. A discrimination metric evaluates how well the three classes can be distinguished within the frequency range 0. 1 - 1.0 THz using the above algorithms.