In this Master's thesis, Bayesian data mining techniques are used to analyze a database recording information from schizophrenia affected and healthy persons. The aim is to find dependencies between the diagnosis and various attributes. The database is assembled in the HUBIN project at the Karolinska Institutet. Two different techniques are employed, classification and graphical modeling. We also propose an MCMC extension to the graphical model problem. The results in this thesis indicate that the data mining approach is very promising in this kind of research. Several known facts about schizophrenia were reproducable in this study.
Bayesiansk inferens i schizofreniforskning.
I denna examensarbetesrapport används Bayesianska databrytningsmetoder i en databas som innehåller information från schizofreni-drabbade och friska personer. Syftet är att finna beroenden mellan diagnosen och olika attribut. Databasen ingår i HUBIN-projektet vid Karolinska Institutet. Två olika metoder används, klassificering och grafiska modeller. Vi föreslår också en MCMC-utvidgning till grafiska modelleringsproblemet. Resultaten i denna rapport indikerar att denna databrytningsansats verkar mycket lovande i denna typ av forskning. Flera kända fakta om schizofreni kunde reproduceras i studien.