University of Jyväskylä | JYX Digital Repository

  • English  | Give feedback |
    • suomi
    • English
 
  • Login
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
View Item 
  • JYX
  • Opinnäytteet
  • Pro gradu -tutkielmat
  • View Item
JYX > Opinnäytteet > Pro gradu -tutkielmat > View Item

Valkosolupitoisuuksien bayesilainen mallintaminen lasten leukemian ylläpitohoidossa

Icon
View/Open
2.7 Mb

Downloads:  
Show download detailsHide download details  
Authors
Karppinen, Santeri
Date
2018
Discipline
TilastotiedeStatistics
Copyright
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

 
Lasten akuutin lymfoblastileukemian ylläpitovaiheen hoidossa tehtävät lääkeannostuspäätökset pohjataan nykyisin potilaan veren valkosolupitoisuuteen, joka on hoidon tehokkuudesta kertova tekijä. Potilaalle sopiva lääkeannostus on hoidon onnistumisen ja turvallisuuden kannalta tärkeä, mutta sen löytäminen on vaikeaa, sillä annettu lääkitys näkyy valkosolupitoisuudessa viiveellä, ja potilaiden elimistön reagointi lääkitykseen on yksilöllistä. Sopivan lääkeannostuksen löytämistä hankaloittavat myös hoidonaikaiset tulehdukset, jotka voivat muuttaa valkosolupitoisuutta hetkellisesti. Työ käsittelee akuuttiin lymfoblastileukemiaan sairastuneiden suomalaisten potilaiden veren valkosolupitoisuuden mallintamista kahdella bayesilaisella mallilla, differentiaaliyhtälömallilla sekä epälineaarisella tila-avaruusmallilla, jotka pohjautuvat kirjallisuudessa esitettyihin malleihin. Työssä esitellään ja laajennetaan kirjallisuudessa ehdotettuja malleja. Mallien estimointi tehdään suomalaisista potilaista koostuvaa aikasarja-aineistoa hyödyntäen. Tila-avaruusmalleja sekä potilaan tulehdusarvoa hyödynnetään ensimmäistä kertaa ilmiön mallintamisessa. Potilaan hoidonaikainen tulehdusarvo havaitaan hyödylliseksi muuttujaksi valkosolupitoisuuteen liittyvän epävarmuuden mallintamisessa. ...
Keywords
bayesilainen epälineaarinen tila-avaruusmalli bayesilainen differentiaaliyhtälömalli laajennettu Kalman-suodin adaptiivinen MCMC-algoritmi bayesilainen menetelmä aikasarjat estimointi valkosolut matemaattiset mallit tilastomenetelmät
URI

http://urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-201809214197

Metadata
Show full item record
Collections
  • Pro gradu -tutkielmat [25543]

Related items

Showing items with similar title or keywords.

  • Prediction of leukocyte counts during paediatric acute lymphoblastic leukaemia maintenance therapy 

    Karppinen, Santeri; Lohi, Olli; Vihola, Matti (Nature Publishing Group, 2019)
    Maintenance chemotherapy with oral 6-mercaptopurine and methotrexate remains a cornerstone of modern therapy for acute lymphoblastic leukaemia. The dosage and intensity of therapy are based on surrogate markers such as ...
  • bssm: Bayesian Inference of Non-linear and Non-Gaussian State Space Models in R 

    Helske, Jouni; Vihola, Matti (R Foundation for Statistical Computing, 2021)
    We present an R package bssm for Bayesian non-linear/non-Gaussian state space modelling. Unlike the existing packages, bssm allows for easy-to-use approximate inference based on Gaussian approximations such as the Laplace ...
  • A Bayesian Reconstruction of a Historical Population in Finland, 1647–1850 

    Voutilainen, Miikka; Helske, Jouni; Högmander, Harri (Springer, 2020)
    This article provides a novel method for estimating historical population development. We review the previous literature on historical population time-series estimates and propose a general outline to address the well-known ...
  • Importance sampling type estimators based on approximate marginal Markov chain Monte Carlo 

    Vihola, Matti; Helske, Jouni; Franks, Jordan (Wiley-Blackwell, 2020)
    We consider importance sampling (IS) type weighted estimators based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) targeting an approximate marginal of the target distribution. In the context of Bayesian latent variable models, the ...
  • Bayesian semiparametric long memory models for discretized event data 

    Chakraborty, Antik; Ovaskainen, Otso; Dunson, David B. (Institute of Mathematical Statistics, 2022)
    We introduce a new class of semiparametric latent variable models for long memory discretized event data. The proposed methodology is motivated by a study of bird vocalizations in the Amazon rain forest; the timings of ...
  • Browse materials
  • Browse materials
  • Articles
  • Conferences and seminars
  • Electronic books
  • Historical maps
  • Journals
  • Tunes and musical notes
  • Photographs
  • Presentations and posters
  • Publication series
  • Research reports
  • Research data
  • Study materials
  • Theses

Browse

All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics
  • How to publish in JYX?
  • Self-archiving
  • Publish Your Thesis Online
  • Publishing Your Dissertation
  • Publication services

Open Science at the JYU
 
Data Protection Description

Accessibility Statement

Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.
Open Science Centre