Sirvi Autor "Pajula, Lisette" järgi

Tulemuste filtreerimiseks trükkige paar esimest tähte
Nüüd näidatakse 1 - 2 2
  • Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje , listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
    Geneetilise korrelatsiooni hindamine LD-skoori regressiooni meetodiga
    (2018) Pajula, Lisette; Möls, Märt, juhendaja; Mägi, Reedik, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
    Geneetiline korrelatsioon näitab, kui tugevalt on kahe fenotüübi geenidest mõjutatud osad omavahel seotud. Bakalaureusetöös antakse ülevaade ühest selle hindamise meetodist - LD-skoori regressioon. Töö eesmärk on veenduda selle paikapidavuses nii teoorias kui ka praktikas, et seejärel seda rakendada. Tutvustatakse asjakohaseid geneetika termineid, mille abil selgitatakse meetodi olemust. Lisaks viiakse läbi simulatsioon, et võrrelda meetodi hinnangu käitumist erinevates olukordades. Lõpetuseks hinnatakse ülegenoomsete assotsiatsioonuuringute andmetelt seitsme tunnuse vahelised geneetilised korrelatsioonid.
  • Pisipilt
    listelement.badge.dso-type Kirje , listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
    Kompuutertomograafia piltide hindamine magnetresonantstomograafia piltide põhjal varjatud Markovi mudeli abil
    (2021) Pajula, Lisette; Kuljus, Kristi, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
    Magnetresonatstomograafia (MRT) ja kompuutertomograafia (KT) on kaks erinevat diagnostilise uuringu tüüpi, mis võimaldavad keha eri piirkondadest kujutisi saada. Magistritöö eesmärk on KT vaatluste hindamine MRT vaatluste põhjal ehk nii-öelda substituut-KT-pildi leidmine. Selleks kasutatakse varjatud Markovi mudeli erijuhtu, kus eeldatakse MRT ja KT vaatluste tinglikku sõltumatust, kui vastavate varjatud tunnuste väärtused ehk kudede klassid on teada. Töös tuuakse ülevaade nii klassikalisest varjatud Markovi mudelist kui ka kirjeldatud erijuhust, mida töös nimetatakse tingliku sõltumatuse mudeliks. Substituut-KT-pildi leidmist tingliku sõltumatuse mudeli abil näitlikustatakse viie pea andmete põhjal. Parameetrite hindamiseks kasutatakse EM-algoritmi.