| Seznam |
| Téma: | Zpracování časových řad pomocí konvolučních sítí |
|---|---|
| Katedra: | Katedra kybernetiky |
| Vedoucí: | doc. Ing. Daniel Novák, Ph.D. |
| Vypsáno jako: | Diplomová práce, Bakalářská práce, Semestrální projekt |
| Popis: | V medicíně nalezneme celou řadu časovýh řad, které mohou popsat patalogické chování pacienta, jako např. EKG, EEG či aktigrafická data. Klasický způsob zpracování je založen na digitálním zpracování signálu, kdy nejdříve data výčistíme, provedeme extrakci a selekci příznaků a posléze použijeme metody ze strojového učnení.
Tématem práce je aplikace konvolučních sítí na mohutná data jako je např. EEG či data získaných z pohybových sensorů. |
| Literatura: | - Enrique Garcia-Ceja, Zia Uddin, Jim Torresen, Classification of Recurrence Plots’ Distance Matrices with a Convolutional Neural Network for Activity Recognition, Procedia Computer Science, 2018
- Thomas Ted, et al, Generalised Structural CNNs (SCNNs) for time series data with arbitrary graph topology - Nima Hatami, Classification of Time-Series Images Using Deep Convolutional Neural Networks, 2018 |