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http://hdl.handle.net/10071/20168
Registo completo
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | Cordeiro, J. | - |
dc.contributor.author | Postolache, O. | - |
dc.contributor.author | Ferreira, J. | - |
dc.date.accessioned | 2020-03-23T16:22:28Z | - |
dc.date.available | 2020-03-23T16:22:28Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.issn | 2076-3417 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10071/20168 | - |
dc.description.abstract | This study is a contribution for the improvement of healthcare in children and in society generally. Thisstudyaimstopredictchildren’sheightwhentheybecomeadults,also known as“target height”, to allow for a better growth assessment and more personalized healthcare. The existing literature describes some existing prediction methods, based on longitudinal population studies and statistical techniques, which with few information resources, are able to produce acceptable results. The challenge of this study is in using a new approach based on machine learning to forecast the target height for children and (eventually) improve the existing height prediction accuracy. The goals of the study were achieved. The extreme gradient boosting regression (XGB) and light gradient boosting machine regression (LightGBM) algorithms achieved considerably better results on the height prediction. The developed model can be usefully applied by paediatricians and other clinical professionals in growth assessment. | eng |
dc.language.iso | eng | - |
dc.publisher | MDPI AG | - |
dc.relation | UID/EEA/50008/2019 | - |
dc.rights | openAccess | - |
dc.subject | Child height prediction | eng |
dc.subject | Growth assessment | eng |
dc.subject | Data mining | eng |
dc.subject | XGB-Extreme Gradient Boosting Regression | eng |
dc.subject | LGBM- Light Gradient Boosting Machine Regression | eng |
dc.subject | Child perzonalied medicine | eng |
dc.title | Child’s target height prediction evolution | eng |
dc.type | article | - |
dc.peerreviewed | yes | - |
dc.journal | Applied Sciences | - |
dc.volume | 9 | - |
dc.number | 24 | - |
degois.publication.issue | 24 | - |
degois.publication.title | Child’s target height prediction evolution | eng |
dc.date.updated | 2020-03-23T16:21:15Z | - |
dc.identifier.doi | 10.3390/app9245447 | - |
dc.subject.fos | Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da Informação | por |
dc.subject.fos | Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências Físicas | por |
dc.subject.fos | Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências Químicas | por |
dc.subject.fos | Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Outras Ciências Naturais | por |
dc.subject.fos | Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Civil | por |
dc.subject.fos | Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Química | por |
dc.subject.fos | Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia dos Materiais | por |
iscte.identifier.ciencia | https://ciencia.iscte-iul.pt/id/ci-pub-64310 | - |
iscte.alternateIdentifiers.scopus | 2-s2.0-85077323134 | - |
Aparece nas coleções: | IT-RI - Artigos em revistas científicas internacionais com arbitragem científica |
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