prikaz prve stranice dokumenta Dubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki
Rad nije dostupan
disertacija
Dubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2012. urn:nbn:hr:168:228345
Jović, Alan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Jović, A. (2012). Dubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki (Disertacija). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228345

Jović, Alan. "Dubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2012. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228345

Jović, Alan. "Dubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2012. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228345

Jović, A. (2012). 'Dubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki', Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 11.04.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228345

Jović A. Dubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki [Disertacija]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2012 [pristupljeno 11.04.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228345

A. Jović, "Dubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki", Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2012. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228345

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228345
Podaci o radu
NaslovDubinska analiza biomedicinskih vremenskih nizova zasnovana na računalnom radnom okviru za izlučivanje značajki
Naslov (engleski)Data mining of biomedical time-series based on computer framework for feature extraction
AutorAlan Jović
MentorNikola Bogunović (mentor)
Član povjerenstvaSven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaLeo Budin (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDragan Gamberger (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
(Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave)
Zagreb
Datum i država obrane2012-04-20, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka
Sažetak
Analiza biomedicinskih vremenskih nizova (BVN) obuhvaća široko interdisciplinarno područje. Istraživači u tom području nastoje kvantizirati složenost biološkog sustava kako bi se ostvarilo lakše razlikovanje između zdravog i bolesnog organizma. Uloga računarstva u tim istraživanjima je izlučivanje i dubinska analiza značajki. Cilj ove disertacije je sistematizirati pristupe izlučivanju značajki i predložiti sveobuhvatan postupak analize podataka na putu od baze podataka do konačnog modela koji... Više ce omogućiti što bolje rezultate pri razvrstavanju poremećaja BVN. U tu svrhu predlaže se implementacija računalnog radnog okvira koji omogućuje izlučivanje velikog broja značajki za pojedinu vrstu BVN. U okviru disertacije implementacija okvira provedena je za područje analize srčanog ritma. Pritom su detaljno opisane vremenske, frekvencijske, vremensko-frekvencijske i nelinearne značajke korištene u tom području. Razvijena su dva nova nelinearna postupka za izlučivanje značajki iz BVN: abecedna entropija i napredna analiza slijednog trenda, za koje se pokazuje da poboljšavaju rezultate razvrstavanja poremećaja. Sustavni postupak vrednovan je na dva zasebna problema razvrstavanja, a postignuta je viša točnost od sličnih pristupa navedenih u literaturi. Rezultati dobiveni ovom disertacijom unaprijeđuju područje računalne analize BVN jer daju radni okvir temeljen na najboljoj praksi za postizanje visoke točnosti razvrstavanja poremećaja. Sakrij dio sažetka
Sažetak (engleski)
Analysis of biomedical time-series encompasses a broad interdisciplinary area of scientific research. Researchers in this area intend to quantify the complexity of biological system in order to facilitate the differentiation between healthy and unhealthy organisms. The role of computing in this research is mostly related to feature extraction and data mining. The aim of this thesis is to provide a systematic approach starting from databases and continuing through feature extraction, data... Više mining, and model evaluation that would ensure more accurate classification results for biomedical time-series analysis. As a part of the systematic approach, an implementation of a computer framework is proposed that consists of a large number of domain-relevant features. In this thesis, the framework is built for the domain of heart rhythm. The described features include: time domain, frequency domain, time-frequency, and nonlinear measures. Additional two novel methods for feature extraction are also proposed: alphabet entropy and advanced sequential trend analysis, which are shown to increase classification accuracy. The proposed method is evaluated on two distinct classification problems and the obtained results are better than any previously reported in literature. The results of this thesis contribute to the field of computer analysis of biomedical time-series because they provide a framework based on best practice for achieving high discrimination of different types of disorders. Sakrij dio sažetka
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:228345
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (doktorski)
Akademski / stručni naziv: Doktor znanosti (dr. sc.)
URL zapisa u kataloguhttp://lib.fer.hr/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=38858
Vrsta resursaTekst
Opseg195 str ; 30 cm
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-07-17 08:25:11
accessibility

closePristupačnostrefresh

Ako želite spremiti trajne postavke, kliknite Spremi, ako ne - vaše će se postavke poništiti kad zatvorite preglednik.