Využití dat z chytrého nemocničního lůžka
Use of Data from Smart Hospital Bed
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Panušková Charlotte
Vedoucí práce
Macaš Martin
Oponent práce
Kutílek Patrik
Studijní obor
Informatika a počítačové vědyStudijní program
Otevřená informatikaInstituce přidělující hodnost
katedra kybernetikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Stále širší využití technologií ve zdravotnictví bude v budoucnu nevyhnutelné. Jednou z již běžně používaných technologií je inteligentní zdravotní lůžko. Tato práce prezentuje údaje získané z inteligentního zdravotní lůžka a navrhuje jejich využití pro detekci polohy těla metodami klasifikace vzorů. Byla testována řada klasifikátorů jak v intrapersonálním, tak v interpersonálním scénáři. V obou scénářích bylo testováno několik klasifikátorů. Pro oba byl nejlepším klasifikátorem naivní Bayesovský klasifikátor s průměrnou chybou 8.1\% pro intra-personální a 23.1 \% pro inter-personální klasifikaci. Nejhorší klasifikační chyby dosáhl rozhodovací strom s průměrnou chybou 19.8\% pro inter- a 33.4\% pro intra-personální klasifikaci. Tato práce také diskutuje možné budoucí rozšíření. Konkrétní třídy poloh jsou porovnávány podle jejich rozlišitelnosti a výsledky jsou popsány a shrnuty. The usage of technologies in medical field in future is indisputable. One of already commonly used technology is smart medical bed. This thesis presents and analyses the data obtained from smart medical bed and proposes their usage for posture detection using pattern classification methods. Two scenarios were examined. Intra-personal classifier is trained on the same person on which it will be used. Inter-personal classifier can classify data from person it has never seen before. Several classifiers were tested in both scenarios. For both the best classifier was naive Bayes with average error 8.1\% and 23.1\% for intra-personal classification and inter-personal classification, respectively. The worst classifier turned out to be decision tree with average error 19.8\% and 33.4\%, respectively. The particular classes of postures are compared according to their discriminability and all results are described and summarized.
Kolekce
- Bakalářské práce - 13133 [714]