izpis_h1_title_alt

Analiza signalov membranske kapacitivnosti živih celic : diplomsko delo
ID Mislej, Jerneja (Avtor), ID Kononenko, Igor (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu, ID Kreft, Marko (Komentor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (827,82 KB)
MD5: E503B28F457AE41A316508553B42FCE3
PID: 20.500.12556/rul/d60fce9c-61c0-42ba-bb07-8bcd45f733f1

Izvleček
Namen diplomskega dela je (pol)avtomatska detekcija skokovitih sprememb v signalu membranske kapacitivnosti celic, in sicer sprememb, ki so posledice eksocitoze ali endocitoze. Ustrezne spremembe v signalu so v preteklosti že detektirali avtomatsko, in sicer s pomočjo matematične analize signala, vendar pa je matematična analiza možna le, če je razmerje med signalom in šumom dovolj veliko. Pri nekaterih tipih celic so amplitude iskanih sprememb tako majhne, da se skoraj popolnoma skrijejo v šumu in preprosta matematična analiza ni več možna. Posledično detekcija ustreznih skokovitih sprememb trenutno poteka ročno. Označenih je bilo že kar nekaj signalov in tako se ponuja možnost olajšanja ročnega pregledovanja s pomočjo strojnega učenja, kar je delo te diplomske naloge. Podatki se na začetku predobdelajo, pri čemer se iz meritve odstranijo kalibracijski pulzi, obsežno šumni predeli meritve ter popravi bazna linija signala, ki predstavlja meritev. Sledi priprava množice podatkov, ki zajema ekstrakcijo učnih primerov, izračun atributov učnih primerov in prevzorčenje učne množice. Zatem se na podlagi učne in testne množice ter različnih metod strojnega učenja predstavijo in primerjajo rezultati klasifikacij novih primerov.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:eksocitoza, endocitoza, klasifikacija, membranska kapacitivnost celice, signal, skokovita sprememba, strojno učenje, šum, računalništvo in informatika, računalništvo in matematika, interdisciplinarni študij, univerzitetni študij, diplomske naloge
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik:[J. Mislej]
Leto izida:2015
Št. strani:58 str.
PID:20.500.12556/RUL-30654 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:1536243395 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:19.03.2015
Število ogledov:2812
Število prenosov:441
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Living cells membrane capacitance signal analysis
Izvleček:
The purpose of the thesis is a (semi)automatic detection of rapid changes in the cell membrane capacitance signal, namely changes that are a consequence of exocytosis and endocytosis. Corresponding changes in the signal were previously detected automatically, using mathematical signal analysis. However, mathematical analysis is only possible when the signal-to-noise ratio is sufficiently large. In some cell types the amplitude of the change is so small that it is almost completely hidden in the noise, therefore simple mathematical analysis is no longer possible. Consequently, the detection of the corresponding rapid changes is currently done manually. A number of signals have been labeled and so offers a possibility of facilitating the manual inspection by applying machine learning, which is the work of this thesis. The data is initially pre-processed, where calibration pulses and areas with extensive noise are removed from the measurements and the baseline of the signal representing the measurement is corrected. This is followed by a preparation of the dataset, which includes the extraction of instances, calculation of the attributes of instances and resampling of the training dataset. Then, based on the training set, test set and a variety of machine learning methods, results of the classifications of new cases are presented and compared.

Ključne besede:exocytosis, endocytosis, cell membrane capacitance, classification, signal, rapid change, machine learning, noise, computer and information science, mathematics, interdisciplinary studies, diploma

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj