Fuzzy clustering method for large metabolic data set by statistical approach
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86096790" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86096790 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CIBEC.2014.7020924" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/CIBEC.2014.7020924</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CIBEC.2014.7020924" target="_blank" >10.1109/CIBEC.2014.7020924</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Fuzzy clustering method for large metabolic data set by statistical approach
Popis výsledku v původním jazyce
This paper deals with the clustering of metabolism typology based on the energometry tests analysis. Three patients' data sources are used in this work. Large data set of respiratory quotient measurements and calculated food utilization indicators are used for analysis, along with the data obtained by the biochemical analysis of blood and insulin tests. Lastly, data set comprising bioimpedance measurements and patients' description is utilized. The fuzzy statistical method, Principal component analysisand standard data normalization methods are applied in this paper. The results are subsequently tested and medically evaluated and new research methods are described in conclusion
Název v anglickém jazyce
Fuzzy clustering method for large metabolic data set by statistical approach
Popis výsledku anglicky
This paper deals with the clustering of metabolism typology based on the energometry tests analysis. Three patients' data sources are used in this work. Large data set of respiratory quotient measurements and calculated food utilization indicators are used for analysis, along with the data obtained by the biochemical analysis of blood and insulin tests. Lastly, data set comprising bioimpedance measurements and patients' description is utilized. The fuzzy statistical method, Principal component analysisand standard data normalization methods are applied in this paper. The results are subsequently tested and medically evaluated and new research methods are described in conclusion
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JB - Senzory, čidla, měření a regulace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 7th Cairo International Biomedical Engineering Conference, CIBEC 2014
ISBN
978-1-4799-4412-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
87-90
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Giza
Datum konání akce
11. 12. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—