Geri Dön

A window-based characterization method for biophysical time series

Biyofiziksel zaman serileri için pencere tabanlı niteleme yöntemi

  1. Tez No: 463655
  2. Yazar: DENİZ KATIRCIOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyofizik, Kardiyoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biophysics, Cardiology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Bu tezde, WTC adında, benzerlik puanı tabanlı gürbüz bir zaman serisi niteleme yöntemi önerilmektedir. WTC, etkinlik alanı kullanıcıları tarafından yorumlanabilir sonuçlar üretir. Kayda değer düşüklükte hesaplama karmaşıklığına sahip olması sebebiyle de, yoğun örneklenmiş ve kalabalık zaman serisi veri kümeleri için uygundur. WTC, insan kardiyomiyositlerinden edinilen özel mülkiyetli bir aksiyon potansiyeli zaman serisi veri kümesine ve genel erişime açık, üç adet prekordiyal derivasyondan oluşan bir EKG veri kümesine uygulanmıştır. Sonrasında WTC, sınıflandırma doğruluğu ve hesaplama karmaşıklığı açısından, şekilcik dönüşümü ve bu dönüşümün hızlandırılmış bir türevi olan hızlı şekilcik dönüşümü metotlarıyla karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, WTC'nin şekilcik tabanlı alternatiflerine göre kayda değer düşüklükte hesaplama karmaşıklığıyla beraber nispeten yüksek sınıflandırma performansı elde ettiği gösterilmiştir. Niteleme yeteneği sayesinde, WTC, tıbbi uzmanların yeni zaman serisi veri kümelerinde tanımlayıcı ortak eğilimleri incelemesini kolaylaştırma potansiyeline sahiptir.

Özet (Çeviri)

In thesis, we propose a robust similarity score-based time series characterization method, termed as Window-based Time series Characterization (WTC). Specifically, WTC generates domain-interpretable results and involves remarkably low computational complexity thereby rendering itself useful for densely sampled and populated time series datasets. In this study, we apply WTC to a proprietary action potential (AP) time series dataset on human cardiomyocytes and three precordial leads from a publicly available electrocardiogram (ECG) dataset. We, then, compare WTC with shapelet transform and fast shapelet transform (which constitutes an accelerated variant of the former), in terms of predictive accuracy and computational complexity. The results indicate that WTC achieves a slightly higher classification performance with significantly lower execution time when compared to its shapelet-based alternatives. With respect to its characterization capability, WTC has a potential to enable medical experts to explore definitive common trends in novel datasets.

Benzer Tezler

  1. Katkısız ve ZnO nanoparçacık katkılı NIPAM nanojellerininsentezlenmesi ve karakterizasyonu

    Synthesis and characterization of undoped and ZnO nanoparticles doped NIPAM nanogels

    OĞUZ GÜRCÜOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA ALVEROĞLU DURUCU

  2. Yeni tip Aza-BODIPY bileşiğinin sentezi ve karakterizasyonu

    Synthesis and characterization of a novel Aza-BODIPY compound

    ESRA BAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET ÜBEYDULLAH KAHVECİ

    DR. ŞENNUR ÖZÇELİK

  3. Fabrication of CdS quantum dots and nanostructure ZnO based photodetectors

    CdS kuantum noktaları ve nanoyapılı ZnO esaslı foto dedektörlerin üretilmesi

    BESTOON ANWER HAMAD AMEEN HAMAD AMEEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    BiyomühendislikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Biyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULKADİR YILDIZ

    PROF. DR. FAHRETTİN YAKUPHANOĞLU

  4. Zemin karakterizasyonu amaçlı rayleigh dalgası faz hızı dispersiyon analizinde aktif ve pasif kaynaklı sismik dizilim yöntemlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    Comparative evaluation of active and passive seismic array methods in rayleigh wave phase velocity dispersion analysis for site characterization

    AYLİN KARAASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ARGUN KOCAOĞLU

  5. Wet chemical synthesis of ZnO particles and incorporation into PHBV matrix

    ZnO parçacıklarının suda kimyasal sentezi ve PHBV matrisine ilavesi

    TUĞÇE BEKAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Kimya MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUALLA ÖNER