Patsientide enim levinud ravitrajektooride leidmine DTW
dc.contributor.advisor | Kolde, Raivo, juhendaja | |
dc.contributor.advisor | Haug, Markus, juhendaja | |
dc.contributor.author | Loorits, Brandon | |
dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond | et |
dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut | et |
dc.date.accessioned | 2023-08-18T10:19:15Z | |
dc.date.available | 2023-08-18T10:19:15Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.description.abstract | Lõputöö eesmärk on luua töövoog, mis aitab leida kasutajal enim levinud ravitrajektoorid teatud haigusega seotud patsientide kohordil. Välja pakutud töövoog koosneb 7 osast - andmete soovitud kujule viimine, sarnasusmaatriksi arvutamine dünaamilise ajadeformatsiooni meetodil, klasterdamine, siluetianalüüs, trajektooride korrigeerimine, tulemustrajektooride loomine ja visualiseerimine. Lõputöös pakutakse välja töövoog, mis potentsiaalselt aitab leida kasutajal enim levinud ravitrajektoorid automaatselt. Antud töövoog kasutab ravitrajektooride sarnasuse määramiseks dünaamilist ajadeformatsiooni, klasterdamise meetodina hierarhilist aglomeratiivset klasterdamist ning klasterdamise hindamiseks siluetianalüüsi. Töövoo tulemused visualiseeritakse kui ka prinditakse väljundina. | et |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10062/91648 | |
dc.language.iso | est | et |
dc.publisher | Tartu Ülikool | et |
dc.rights | openAccess | et |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Python | et |
dc.subject | ravitrajektoorid | et |
dc.subject | statistiline andmeanalüüs | et |
dc.subject.other | bakalaureusetööd | et |
dc.subject.other | informaatika | et |
dc.subject.other | infotehnoloogia | et |
dc.subject.other | informatics | et |
dc.subject.other | infotechnology | et |
dc.title | Patsientide enim levinud ravitrajektooride leidmine DTW | et |
dc.type | Thesis | et |