Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
| but.committee | doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (předseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen) Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen) Ing. Martin Mézl, Ph.D. (člen) MUDr. Tibor Stračina, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Kolářová položila otázku, vysvětlete metodu strojového učení (SVM). Jak určíte hranici? Ing. Harabiš komentoval formální stránku práce a položil otázku, proč v některých případech byla využita jen euklidovská vzdálenost a v některých případech kombinace metrik. Student obhájil diplomovou práci s výhradami a odpověděl na otázky členů komise a oponenta. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Biomedicínské inženýrství a bioinformatika | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Schwarz, Daniel | cs |
| dc.contributor.author | Bondarenko, Maxim | cs |
| dc.contributor.referee | Blaha, Milan | cs |
| dc.date.created | 2018 | cs |
| dc.description.abstract | Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů. | cs |
| dc.description.abstract | This master's thesis deals with the problems of anomalies detection in data from clinical trials and medical registries. The purpose of this work is to perform literary research about quality of data in clinical trials and to design a personal algorithm for detection of anomalous records based on machine learning methods in real clinical data from current or completed clinical trials or medical registries. In the practical part is described the implemented algorithm of detection, consists of several parts: import of data from information system, preprocessing and transformation of imported data records with variables of different data types into numerical vectors, using well known statistical methods for detection outliers and evaluation of the quality and accuracy of the algorithm. The result of creating the algorithm is vector of parameters containing anomalies, which has to make the work of data manager easier. This algorithm is designed for extension the palette of information system functions (CLADE-IS) on automatic monitoring the quality of data by detecting anomalous records. | en |
| dc.description.mark | E | cs |
| dc.identifier.citation | BONDARENKO, M. Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018. | cs |
| dc.identifier.other | 112903 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/84261 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | EDC systémy | cs |
| dc.subject | klinické studie | cs |
| dc.subject | outliery | cs |
| dc.subject | mahalanobisová vzdálenost | cs |
| dc.subject | euklidovská vzdálenost | cs |
| dc.subject | kosinová podobnost | cs |
| dc.subject | kvalita dat | cs |
| dc.subject | strojové učení. | cs |
| dc.subject | EDC systems | en |
| dc.subject | clinical trials | en |
| dc.subject | outliers | en |
| dc.subject | mahalanobis distance | en |
| dc.subject | euclidean distance | en |
| dc.subject | cosine similarity | en |
| dc.subject | data quality | en |
| dc.subject | machine learning. | en |
| dc.title | Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů | cs |
| dc.title.alternative | Algorithms for anomaly detection in data from clinical trials and health registries | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2018-08-29 | cs |
| dcterms.modified | 2024-05-17-12:51:51 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 112903 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 13:34:47 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 18:13:38 | en |
| thesis.discipline | Biomedicínské inženýrství a bioinformatika | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrství | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |