Ovo web sjedište koristi tehnologiju "kolačića" (eng. cookie) da bi se korisnicima prikazao dinamičan i personaliziran sadržaj, te su oni nužni za ispravan rad. Ako nastavite pregledavati ove stranice, kolačići će biti korišteni u suradnji s vašim preglednikom Weba.
Programski sustav za paralelnu analizu više heterogenih nizova vremenskih podataka s primjenom u biomedicini
Project status:
From: 2015-10-01
To: 2018-09-30
(Completed)
Contract number:
Action line:
Type (Programme):
HRZZ
Instrument:
Project cost:
-
Project funding:
-
Project coordinator
Organisation Name:
Organisation adress:
Organisation country:
Contact person name:
Contact person email:
Croatian partner
Contact person names:
Contact organisation unit:
Contact person tel:
Croatian partner
Organisation name:
Organisation address:
Contact person name:
dr.sc. Alan Jović
Contact person tel:
Contact person fax:
Contact person e-mail:
Partners
Organisation name
Country
Short description of project
Zadatak analize vremenskih nizova jest otkrivanje i klasifikacija značajnih obrazaca u podacima koji sadrže vremensku komponentu. Vremenska analiza se provodi u različitim područjima znanosti, kao što su primjerice ekonometrija, meteorologija i biomedicina. Ovaj projekt bavit će se razvojem cjelovitog programskog sustava koji uključuje opće i domenske značajke vremenskih nizova, i primjenjuje ih u biomedicini. Cilj projekta je razviti učinkovit i nadogradiv sustav za automatsku klasifikaciju poremećaja rada ljudskog organizma na temelju analize više heterogenih biomedicinskih signala (srčani ritam, EKG, EEG i dr.). Uz izradu klasifikacijskih modela, predviđa se razvoj vizualizacije poremećaja uporabom računalne grafike. Sustav će biti implementiran u programskom jeziku Java 8, koji omogućuje neovisnost od operacijskog sustava i visoku učinkovitost računanja. Radi povećanja brzine, koristit će se paralelna obrada u višejezgrenom režimu rada. Sustav će objedinjavati podsustavi za: 1) odabir, prikaz i prilagođavanje zapisa jednog ili više ulaznih signala, 2) paralelnu obradu i izlučivanje više domenskih i općih značajki signala, 3) vizualizaciju signala i poremećaja korištenjem računalne grafike i 4) automatsku izgradnju i vrednovanje modela. Za vrednovanje će se koristiti referentne internetske baze zapisa biomedicinskih signala s portala PhysioNet te, po mogućnosti, anonimizirani zapisi iz lokalnih bolnica. Jedan od značajnih doprinosa projekta bit će ekspertni podsustav za automatsko predlaganje skupa značajki koje se trebaju izlučivati, ovisno o karakteristikama analize. Opće značajke signala koje će se implementirati uključivat će relevantne značajke nelinearne dinamike (fazni prostor, fraktanost, entropije i dr.) za karakterizaciju jednog ili više signala. Specijalizirane, domenske značajke implementirat će se za svaku vrstu biomedicinskog signala zasebno, pritom koristeći postojeće norme, smjernice i referentne znanstvene radove u biomedicinskom inženjerstvu i medicini, uz konzultaciju s medicinskim stručnjacima. Pri izgradnji modela poremećaja, provodit će se smanjenje dimenzionalnosti prostora značajki uporabom različitih filterskih metoda. Model poremećaja gradit će se na temelju algoritama strojnog učenja s jasnim opisom kao što su klasifikacijska pravila i na temelju algoritama za postizanje najveće točnosti kao što su ansambli stabala odluke. U okviru ovog interdisciplinarnog projekta, očekuje se više doprinosa u područjima računarske znanosti, biomedicinskog inženjerstva i medicine.
Short description of the task performed by Croatian partner
Kontakt-adresa: Webmaster
Vrijeme zadnje promjene: 17. 4. 2012. u 11:06
Ovo web sjedište koristi tehnologiju "kolačića" (eng. cookie) da bi se korisnicima prikazao dinamičan i personaliziran sadržaj, te su oni nužni za ispravan rad. Ako nastavite pregledavati ove stranice, kolačići će biti korišteni u suradnji s vašim preglednikom Weba.
