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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
Author:Krystian Schindler
URN:urn:nbn:de:hbz:832-epub4-16256
Referee:Heide Faeskorn-Woyke
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Publishing Institution:Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Köln
Granting Institution:Technische Hochschule Köln
Date of first Publication:2020/12/02
Date of Publication (online):2020/12/08
GND-Keyword:Data Mining; Visualisierung
Institutes:Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Informatik
CCS-Classification:D. Software
Dewey Decimal Classification:000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
JEL-Classification:Z Other Special Topics
Open Access:Open Access
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International