Umělá inteligence pro predikování sepsí z klinických signálů

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Martin Černý, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (místopředseda) Ing. Radovan Smíšek (člen) Ing. Helena Škutková, Ph.D. (člen) MUDr. Zuzana Nováková, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Ing. Černý, Ph.D. položil otázku: Proč v teoretické části práce uvádíte metody, které dále nepoužíváte? Ing. Smíšek položil otázku: Jaké byly dvě metody nahrazení chybějících hodnot? Student obhájil bakalářskou práci s výhradami a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínská technika a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorVičar, Tomášcs
dc.contributor.authorŠidlo, Davidcs
dc.contributor.refereeChmelík, Jiřícs
dc.date.accessioned2021-06-17T06:54:49Z
dc.date.available2021-06-17T06:54:49Z
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractTato bakalářská práce řeší otázku predikování sepsí z klinických signálů pomocí metod umělé inteligence. V teoretické části je vypracována literární rešerše na zakladní principy a fungování různých metod umělé inteligence. Větší důraz byl kladen na rekurentní neuronové sítě. Cílem praktické části byla implementace vhodné metody ve zvoleném programovacím prostředí. Jako vhodná metoda byla vybrána LSTM síť a časová konvoluční síť TCN. Nejlepších výsledků normalizované hodnoty utility score dosáhla TCN, a to 0,377 a sedmi vrstvá LSTM 0,356.cs
dc.description.abstractThis bachelor thesis deals with the issue of predicting sepsis from clinical data using artificial intelligence methods. In the theoretical part, a literature research is made on the basic principles and functioning of various methods of artificial intelligence. Greater emphasis was placed on recurrent neural networks. The aim of the practical part was to implement a suitable method in the chosen programming environment. The LSTM network and the temporal convolutional network TCN were chosen as suitable methods. The best results of the normalized value of the utility score were achieved by TCN, namely 0.377 and seven-layer LSTM 0.356.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationŠIDLO, D. Umělá inteligence pro predikování sepsí z klinických signálů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other135604cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/198180
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectsepsecs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectneuroncs
dc.subjectLSTMcs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectsepsisen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectneuronen
dc.subjectLSTMen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.titleUmělá inteligence pro predikování sepsí z klinických signálůcs
dc.title.alternativeArtificial intelligence for predicting sepsis from clinical signalsen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-16cs
dcterms.modified2021-06-18-09:00:36cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid135604en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 18:59:03en
sync.item.modts2021.11.12 18:12:08en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.82 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.rar
Size:
78.59 MB
Format:
Unknown data format
Description:
appendix-1.rar
Download
Thumbnail Image
Name:
review_135604.html
Size:
6.81 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_135604.html
Download
Collections
2021