Analiza izmjerenih vrijednosti glukoze u krvi u MATLAB-u

završni rad

• Naslov (engleski): Blood Glucose Monitoring Analysis in MATLAB
• Autor: Vesna Kuščević
• Mentor: Ratko Magjarević (mentor)
• Član povjerenstva: Ratko Magjarević (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Sara Žulj (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Goran Šeketa (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-11, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika

Sažetak

Dijabetes je bolest čije posljedice mogu ozbiljno ugroziti zdravstveno stanje bolesnika. Ukoliko dođe do komplikacija, one mogu utjecati na kvalitetu života i životni vijek. Upravo zbog toga ova bolest zahtijeva redovito praćenje i regulaciju bolesti. Dostupnost elektroničkih rezultata mjerenja omogućava akumulaciju velikih količina podataka kojima mogu pristupiti svi uključeni u liječenje (liječnici, pacijenti i sl.). Štoviše, s obzirom da je dijabetes bolest koja traje cijeli život, čak i podaci jednog pacijenta mogu biti brojni a njihova interpretacija kompleksna. Zbog navedenih razloga postoji čitav niz metoda i alata koji su dizajnirani i izvedeni za praćenje podataka o razini glukoze u krvi "od kuće". Osim statističkih metoda, glavne metode korištene u ovom radu su modalni dan (grupiran prema danu u tjednu, mjesecu u godini te prema tome je li dan bio radni ili neradni) i graf trenda. Modalni dan je prikaz standardnog dana koji prikazuje vrijednosti mjerenja podijeljena u kategorije određene satima u kojima su mjerene. Graf trenda ilustrira vrijednosti mjerenja poredane slijedno. Sve navedene funkcije su izvedene kao MATLAB funkcije. Rad također stvara temelj za dubinsku analizu podataka koja omogućuje temeljitiju obradu podataka o razini glukoze u krvi.

Sažetak (engleski)

Diabetes is a serious disease which can affect the entire body. If complications develop, it can have a significant impact on quality of life and can reduce life expectancy.
That is why this disease requires daily self care and monitoring. The availability of electronic health records and monitoring facilities is leading to accumulating huge data sets that are accessible to doctors, patients or any other health care decision makers. Moreover, because diabetes is a lifelong disease, even data available for an individual patient may be massive and difficult to interpret. Therefore a variety of methods and tools have been designed and implemented to support interpreting blood glucose home monitoring data. Except the statistic methodes, the main methodes explained in this paper are glucose modal day reports (sorted by day of the weeek, month of the year, working and nonworking days) and trendgraph. The glucose modal day report shows the daily pattern of glucose levels over the specified date range. A trendgraph illustrates the activity or progress of blood glucose levels monitored as time series data. All those methodes are implemented as MATLAB functions. This paper is also a short introduction to data mining which improves data analysis of blood glucose level.

• Ključne riječi: dijabetes; analiza podataka; analiza u MATLAB-u; dubinska analiza podataka
• Ključne riječi (engleski): diabetes; data analysis; MATLAB analysis; data mining
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:430105
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (univ. bacc. ing. el. techn. inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-13 22:09:31