Dlouhodobý aktigrafický záznam u bipolární afektivní poruchy: Zpracování, analýza a využití v diagnostice
Long-Term Actigrafphy in Bipolar Disorder:Processing, Analysis, and Applications in Diagnostics
Type of document
disertační prácedoctoral thesis
Author
Jakub Schneider
Supervisor
Novák Daniel
Opponent
Kolářová Jana
Field of study
Umělá inteligence a biokybernetikaStudy program
Elektrotechnika a informatikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
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
Show full item recordAbstract
Bipolární afektivní porucha (BAP) je závažné mentální onemocnění, které postihuje 2 % světové populace a zkracuje život o 15 až 20 let. Tradiční léčba sestává z neustálé preventivní medikace a několika lékařských vyšetření ročně. To může vést k přehlédnutí mnoha klinických epizod, což může vyústit v nutnost hospitalizace a v extrémních případech i k sebevraždě pacienta. Propojení mezi cirkadiálními rytmy a průběhem BAP je studováno už léta. Nicméně až nové možnosti sdílení dat online umožnují dlouhodobé sledování pomocí autografu. Tato doktorská práce zpracovává tyto dlouhodobé záznamy, pomocí metod strojového učení a statistických analýz, za účelem rozšíření znalostí o BAP a jejích klinických epizodách s cílem ověřit možnosti jejich automatické detekce. Bipolar affective disorder (BD) is a severe mental illness burdening 2 % of the global population, considerably shortening their lives by 15-20 years. The traditional treatment involves permanent medication and several examinations in a year. Thus, many clinical episodes are overlooked, which may lead to hospitalisation or even suicide. The links between changes in circadian rhythm and progression of BD are studied for years. But only the recent novel possibilities of continuous data sharing allow monitoring of circadian characteristics in the long-term by actigraphy wearables. In this thesis, statistical analysis and advanced machine learning concepts are applied to these data to deepen the knowledge about BD and its episodes and explore the feasibility of automatic episode detection.
View/ Open
Collections
- Disertační práce - 13000 [713]