<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Ločevanje skupin elektromiografskih materničnih posnetkov s terminskim  in prezgodnjim porodom z uporabo vzorčne entropije.</dc:title><dc:creator>Semenova,	Vlada	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Jager,	Franc	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>terminski  porod</dc:subject><dc:subject>prezgodnji  porod</dc:subject><dc:subject>podatkovna  baza TPEHG  DB</dc:subject><dc:subject>klasifikacija  med  posnetki  s  prezgodnjim  in  terminskim  porodom</dc:subject><dc:subject>Butterworth-ov filter</dc:subject><dc:subject>vzorčna entropija</dc:subject><dc:description>Napovedovanje prezgodnjega poroda je pereč in nerešen problem. V magistrskem
delu sem se osredotočila na reševanje problema ločevanja in klasifikacije
skupin elektromiografskih materničnih posnetkov s terminskim in
prezgodnjim porodom, snemanih tako pred 26. kot po 26. tednu nosečnosti.
Do sedaj so bile narejene raziskave v katerih so ločevali ti dve skupini na
frekvenčnem področju s spodnjo mejo od 0,08 Hz do 0,3 Hz ter zgornjimi
mejami do 3Hz ali 4Hz. V magistrskem delu sem se osredotočila na področji
med 0,08 Hz ter 5 Hz, saj ti predeli niso dobro raziskani. Uporabila sem
vzorčno entropijo, kot eno od trenutno najbolj obetavnih tehnik in mednarodno
referenčno podatkovno bazo TPEHG DB materničnih elektromiografskih
posnetkov. Za klasifikacijo posnetkov sem testirala klasifikator k najbljižjih
sosedov(k-NN), klasifikatorja z linearno in kvadratično diskriminantno analizo
(LDA,QDA), Naivni Bayes, metodo podpornih vektorjev ter odločitvena
drevesa. Za oceno stopnje ločevanja skupin posnetkov sem uporabila statistično
analizo variance (ANOVA). Zaradi neenakomerne porazdelitve med
številom posnetkov, ki so bili prezgodji ter terminski, sem uporabila metodo
sintetičnega prevzorčevanja minoritetne množice (SMOTE), da bi s tem zagotovila
bolj resnične rezultate. Rezultat magistrskega dela je, da smo potrdili,
da je za klasifikacijo med prezgodnjimi in terminskimi porodi na posnetkih, ki
so bili posneti zgodaj, najboljše področje od 1 Hz - 5 Hz. Ugotovili smo tudi,
da z višanjem frekvence ali širjenjem frekvenčnega območja, postanejo pre-
zgodnji posnetki manj regularni in manj napovedljivi; terminski posnetki pa
nasprotno postanejo bolj regularni ter bolj napovedljivi. Doseženi rezultati
klasifikacije posnetkov s terminskim in prezgodnjim porodom so ob uporabi
frekvenčnega področja od 1 Hz do 2,2 Hz in samo značilk vzorčne entropije
(občutljivost 88,8 %, specifičnost 81,8 %, klasifikacijska točnost 85,3%) povsem
primerljivi doseženim rezultatom klasifikacije drugih obstoječih študij
(občutljivost 89 %, specifičnost 91 %, klasifikacijska točnost 90 %), ki pa
so poleg značilk vzorčne entropije vključevale še druge značilke signalov,
značilke spektrov signalov, prav tako pa tudi dodatno klinično informacijo o
nosečnostih.</dc:description><dc:date>2016</dc:date><dc:date>2016-11-16 14:53:17</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>87035</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 15362</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
