@phdthesis{Schindler2020,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Krystian Schindler},
  title     = {Visualisierung sowie Auswertung medizinischer Sensordaten unter Zuhilfenahme unterschiedlicher Algorithmen des maschinellen Lernens},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-16256},
  year      = {2020},
  abstract  = {Aufbauend auf einer vorherigen Arbeit, die sich mit der Implementierung einer Komponentezum Auslesen mdizinischer Sensordaten mithilfe eines Arduino und eines Raspberry Pi befasst hat, besch{\"a}ftigt sich diese Arbeit mit der Visualisierung sowie Auswertung der durch das System gesammelten Daten. Das Ziel dieser Arbeit ist es, {\"u}ber einen Zeitraum von etwa drei Monaten mithilfe der Komponente Daten zu sammeln und diese Daten in einem sinnvollen Kontext visuell darzustellen. Zudem sollen diese Daten mithilfe unterschiedlicher Algorithmen des Maschinellen Lernens ausgewertet werden, um m{\"o}gliche Muster und Zusammenh{\"a}nge erkennen zu k{\"o}nnen. In diesem Kontext konnte die Hypothese aufgestellt werden, dass ein Zusammenhang zwischen der K{\"o}rpertemperatur und der Sauerstoffs{\"a}ttigung im Blut besteht.},
  language  = {de}
}