A-controlled-analysis-of-Topological-Data-Analysis-in-epidemiolo...

流行病学中拓扑数据分析的受控分析。 以前，流行病学家没有依靠拓扑数据分析来模拟疾病传播。 相反，他们使用了来自经典流行病学理论和随机模型的SIR室模型的变体来分析疾病的传播和预防方法。 这些通常用于获得基本繁殖数量的估计值，这是疾病传染性的度量。 但是，这些框架需要可靠的流行病学参数估计，例如病媒传播率，报告率和病媒丰度。 诸如ARIMA之类的时间序列模型是研究人员经常用来研究媒介传播疾病传播的另一类模型，但是要获取更长时间的细粒度时间序列数据可能会很困难。 该项目将重点进行流行病学中拓扑数据分析的受控分析，并研究疾病数据的拓扑特征。 通过使用来自拓扑数据分析的技术，可以预见将对疾病如何传播做出更好的预测。 希望该项目将展示拓扑数据分析如何在帮助克服更传统的建模方法中面临的问题方面发挥有用和有效的作用，并提供有关疾病如何传播的更好的预测。 该项目有望展示如何将拓扑数据分析视为流行病学的