In questo lavoro viene presentato un approccio di analisi spazio-temporale di aree di hotspot basato su un metodo evoluto di fuzzy clustering per determinare le zone con elevata concentrazione di eventi; il metodo è stato sperimentato per studiare le variazioni spazio-temporali di aree hotspot in disease analysis, relativamente al problema specifico di diffusione di alcune patologie. Nello specifico i dati consistono in un dataset di pattern corrispondenti ai casi di intervento dell’apparato otorino-laringo-faringeo rilevati nell’area metropolitana di Napoli nel quinquennio 2008 -2012. In tale studio è stato implementato l’algoritmo Estended Fuzzy C-Means (EFCM) in un Sistema Informativo Geografico (GIS) per determinare sulla mappa le aree di concentrazione degli hotspot come cluster.
Analisi spazio–temporale di hotspot relativi all’incidenza di alcune patologie nell’area metropolitana di Napoli / DI MARTINO, Ferdinando; Roberta, Mele; Sessa, Salvatore; Barillari, Umberto E. S.; Maria Rosaria Barillari,. - UNICO:UNICO(2014), pp. 77-90. (Intervento presentato al convegno GISDAY 2012 tenutosi a NAPOLI nel 14 NOVEMBRE 2012) [10.4399/97888548697836].
Analisi spazio–temporale di hotspot relativi all’incidenza di alcune patologie nell’area metropolitana di Napoli
Ferdinando Di Martino;SESSA, SALVATORE;
2014
Abstract
In questo lavoro viene presentato un approccio di analisi spazio-temporale di aree di hotspot basato su un metodo evoluto di fuzzy clustering per determinare le zone con elevata concentrazione di eventi; il metodo è stato sperimentato per studiare le variazioni spazio-temporali di aree hotspot in disease analysis, relativamente al problema specifico di diffusione di alcune patologie. Nello specifico i dati consistono in un dataset di pattern corrispondenti ai casi di intervento dell’apparato otorino-laringo-faringeo rilevati nell’area metropolitana di Napoli nel quinquennio 2008 -2012. In tale studio è stato implementato l’algoritmo Estended Fuzzy C-Means (EFCM) in un Sistema Informativo Geografico (GIS) per determinare sulla mappa le aree di concentrazione degli hotspot come cluster.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
