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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.
Metadaten
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):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International