Input Data Quality: A Case Study in BSPM
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F17%3A00320339" target="_blank" >RIV/68407700:21230/17:00320339 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21460/17:00320339 RIV/68407700:21730/17:00320339
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Input Data Quality: A Case Study in BSPM
Popis výsledku v původním jazyce
Regarding recent trend in medicine, denoted as P4-medicine (Personalized, Predictive, Preventive and Participative), healthcare systems must cope with growing amount of large and complex sets of high-dimensional heterogeneous data. Additionally they have to cope with growing amount of unstructured and frequently continuous information. The question of most suitable definition of the data quality concept emerges. It is not easy to define it even at well structured data since it is multidimensional. Big data add two more dimensions of complexity: specificity given by the data source and high degree of unstructuredness, frequently without any possibility of reference to a gold standard. We will illustrate on a case study of body surface potential mapping (BSPM) how important data context and data source understanding, selection of proper preprocessing methods and results in relation to data source are. If data processing consists of more steps, the initial step is crucial.
Název v anglickém jazyce
Input Data Quality: A Case Study in BSPM
Popis výsledku anglicky
Regarding recent trend in medicine, denoted as P4-medicine (Personalized, Predictive, Preventive and Participative), healthcare systems must cope with growing amount of large and complex sets of high-dimensional heterogeneous data. Additionally they have to cope with growing amount of unstructured and frequently continuous information. The question of most suitable definition of the data quality concept emerges. It is not easy to define it even at well structured data since it is multidimensional. Big data add two more dimensions of complexity: specificity given by the data source and high degree of unstructuredness, frequently without any possibility of reference to a gold standard. We will illustrate on a case study of body surface potential mapping (BSPM) how important data context and data source understanding, selection of proper preprocessing methods and results in relation to data source are. If data processing consists of more steps, the initial step is crucial.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/NV15-31398A" target="_blank" >NV15-31398A: Charakteristiky elektromechanické dyssynchronie predikující efekt srdeční resynchronizační terapie</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2017
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
Trendy v biomedicínském inženýrství 2017
ISBN
978-80-248-4099-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
—
Název nakladatele
VŠB-TUO
Místo vydání
Ostrava
Místo konání akce
Horní Lomná
Datum konání akce
25. 9. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—