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Contribution Details
| Type | Master's Thesis |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | Optimization of a Monitoring System for Preterm Infants |
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| Authors |
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| Language |
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| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Business, Economics and Informatics |
| Date | 2017 |
| Abstract Text | For the optimization of a monitoring system for preterm infants, two specifc objectives were pursued in this thesis. On the one hand the possibility was examined to measure heart rate and arterial oxygenation with a NIRS device. Various techniques have been tested and compared. The second objective has been to compare classifers for the specific task to lower the false alarm rate, without missing any real alarms. With theanalysis of the ROC curve, the 2-Nearest Neighbor has proven to be the most effective classifier. |
| Zusammenfassung | Zur Optimierung eines Uberwachungssystems fur Fruhgeborene wurden in dieser Arbeit zwei spezi sche Ziele verfolgt. Auf der einen Seite wird analisiert, ob Herzfrequenz und arterielle Sattigung mit einem NIRS-Gerat gemessen werden konnen. Verschiedene Techniken wurden getestet und verglichen. Das zweite Ziel bestand darin, Klassi katoren zu vergleichen. Der Fokus dabei war die Fehlalarmrate zu senken, ohne dabei echte Alarme zu verpassen. Mit der Analyse der ROC-Kurve hat sich der 2-Nearest Neighbor als der e ektivste Klassi kator erwiesen. |
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