prikaz prve stranice dokumenta Traženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze
Rad nije dostupan
završni rad
Traženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:918507
Jurčić, Krunoslav
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Jurčić, K. (2019). Traženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:918507

Jurčić, Krunoslav. "Traženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:918507

Jurčić, Krunoslav. "Traženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:918507

Jurčić, K. (2019). 'Traženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 30.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:918507

Jurčić K. Traženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 30.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:918507

K. Jurčić, "Traženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:918507

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:918507
Podaci o radu
NaslovTraženje sličnosti u podacima kontinuiranog praćenja glukoze
Naslov (engleski)Similarity Search in Continuous Glucose Monitoring Data
AutorKrunoslav Jurčić
MentorRatko Magjarević (mentor)
Član povjerenstvaRatko Magjarević (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSara Žulj (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Šeketa (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-09-02, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Temeljna ideja ovog rada bila je istražiti metode traženja sličnosti vremenskih nizova, s posebnim naglaskom na fiziološke i biološke vremenske nizove, te onda procijeniti koje metode bi trebale donositi najpreciznije rezultate. Nakon odabira, metode su implementirane u program za usporedbu odsječaka zapisa o kontinuiranom praćenju razine glukoze u krvi sa zadanim uzorkom u trajanju od sat vremena, sa vremenom uzorkovanja 5 minuta. Za implementaciju je korišten programski jezik Matlab. Tokom razvijanja programa te nakon završne implementacije tri metode traženja sličnosti su se ispostavile najpreciznijima pri radu s ovom vrstom podataka: metoda Euklidske udaljenosti, wavelet dekompozicija i dinamičko vremensko savijanje (DTW). Za svaku metodu su izračunate sličnosti za svaki odsječak zapisa. Rezultati su pokazali da su sve tri metode dovoljno precizne i vjerodostojne da bi se mogle koristiti pri traženju sličnosti među signalima razine glukoze u krvi, što bi se moglo pokazati veoma korisnim pri predikciji promjene razine glukoze u krvi u budućnosti.
Sažetak (engleski)
The main idea of this work was to explore the methods of similarity search using time series, with the main focus being on physiological and biological time series, and choose the methods best suitable for these types of time series. After that, the methods are implemented to a programme for comparison between parts of a continuous glucose monitoring time series and a sample with a full duration of one hour, time sampling being 5 minutes. Programming language used for the implementation of this programme was Matlab. During the development of the programme and after the final implementation three methods of similarity search proved most precise with this type of dana: Euclidean distance, wavelet decomposition and dynamic time warping. Similarity search was made using every one of those methods. The results showed that all three methods provided valuable and useful information, and that all of them could be used when searching for similarity between glucose signals, which might prove very useful for future prediction of change of glucose level.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:918507
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (univ. bacc. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 18:49:11