Visualisierung sowie Auswertung medizinischer Sensordaten unter Zuhilfenahme unterschiedlicher Algorithmen des maschinellen Lernens
- Aufbauend auf einer vorherigen Arbeit, die sich mit der Implementierung einer Komponentezum Auslesen mdizinischer Sensordaten mithilfe eines Arduino und eines Raspberry Pi befasst hat, beschäftigt sich diese Arbeit mit der Visualisierung sowie Auswertung der durch das System gesammelten Daten. Das Ziel dieser Arbeit ist es, über 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 mögliche Muster und Zusammenhänge erkennen zu können. In diesem Kontext konnte die Hypothese aufgestellt werden, dass ein Zusammenhang zwischen der Körpertemperatur und der Sauerstoffsättigung im Blut besteht.
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| Verfasserangaben: | Krystian Schindler |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:832-epub4-16256 |
| Gutachter*in: | Heide Faeskorn-Woyke |
| Dokumentart: | Bachelorarbeit |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlichende Institution: | Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Köln |
| Titel verleihende Institution: | Technische Hochschule Köln |
| Datum des Hochladens: | 08.12.2020 |
| GND-Schlagwort: | Data Mining; Visualisierung |
| Fakultäten und Zentrale Einrichtungen: | Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Informatik |
| CCS-Klassifikation: | D. Software |
| DDC-Sachgruppen: | 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft |
| JEL-Klassifikation: | Z Other Special Topics |
| Open Access: | Open Access |
| Lizenz (Deutsch): |  Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International |