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: Aksiyon potansiyelleri, Elektrokardiyografi, Action potentials, Electrocardiography
  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: Belirtilmemiş.

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. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  2. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  3. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri

    Risk factors in the coronary artery disease

    MURAT SUHER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    KardiyolojiGazi Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı