• MeSH
• biometrie MeSH
• statistika jako téma MeSH

• Konspekt
• Statistika
• NLK Obory
• statistika, zdravotnická statistika
• management, organizace a řízení zdravotnictví

• MeSH
• nádory prsu prevence a kontrola   MeSH
• plošný screening MeSH
• socialismus MeSH
• Geografické názvy
• historické zeměpisné názvy MeSH

• MeSH
• ekologie MeSH
• multivariační analýza MeSH

• Konspekt
• Veřejné zdraví a hygiena
• NLK Obory
• environmentální vědy

INTRODUCTION: Polysomnography (PSG) is one of the most important noninvasive methods for studying maturation of the child brain. Sleep in infants is significantly different from sleep in adults. This paper addresses the problem of computer analysis of neonatal polygraphic signals.

• MeSH
• algoritmy MeSH
• analýza hlavních komponent MeSH
• dýchání MeSH
• elektroencefalografie MeSH
• elektromyografie MeSH
• elektrookulografie MeSH
• Fourierova analýza MeSH
• lidé MeSH
• Markovovy řetězce MeSH
• mozek růst a vývoj   MeSH
• novorozenec MeSH
• počítačové zpracování signálu MeSH
• pohyby očí MeSH
• polysomnografie MeSH
• porod v termínu fyziologie   MeSH
• reprodukovatelnost výsledků MeSH
• rozdělení chí kvadrát MeSH
• srdeční frekvence MeSH
• stadia spánku fyziologie   MeSH
• umělá inteligence MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• novorozenec MeSH

• MeSH
• multivariační analýza MeSH

• Klíčová slova
• bioinformatika, zdravotnická elektronická dokumentace, eHealth,
• MeSH
• databáze jako téma trendy   využití   MeSH
• financování organizované MeSH
• lidé MeSH
• medicína založená na důkazech MeSH
• metaanalýza jako téma MeSH
• molekulární biologie metody   trendy   MeSH
• nemocniční informační systémy trendy   využití   MeSH
• registrace MeSH
• sběr dat metody   využití   MeSH
• statistika jako téma MeSH
• systémy podporující rozhodování v léčbě trendy   využití   MeSH
• využití lékařské informatiky MeSH
• záznamy jako téma MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH

• MeSH
• multivariační analýza MeSH

• Konspekt
• Statistika
• NLK Obory
• statistika, zdravotnická statistika

Effects of processing and extraction solvents on antioxidant properties and other characteristics were evaluated for ten medicinal plant species originating from two different localities and two production years. A combination of spectroscopic and liquid chromatography techniques possessed data for multivariate statistics. Water, 50% (v/v) ethanol, and dimethyl sulfoxide (DMSO) were compared to select the most suitable solvent for the isolation of functional components from the frozen/dried medicinal plants. DMSO and 50% (v/v) ethanol were evaluated as more efficient for phenolic compounds and colorants extraction, while water was more useful for element extraction. Drying and extraction of herbs with 50% (v/v) ethanol was the most appropriate treatment to ensure a high yield of most compounds. The satisfactory differentiation of herbs (61.8-100%) confirmed the significant effect of the processing, geographical, and seasonal factors on target functional component concentrations. Total phenolic and total flavonoid compounds content, total antioxidant activity expressed as TAA, yellowness, chroma, and browning index were identified as the most important markers for medicinal plant differentiation.

• MeSH
• antioxidancia chemie   MeSH
• chromatografie kapalinová MeSH
• dimethylsulfoxid MeSH
• ethanol chemie   MeSH
• fenoly chemie   MeSH
• léčivé rostliny * chemie   MeSH
• multivariační analýza MeSH
• roční období MeSH
• rostlinné extrakty chemie   MeSH
• rozpouštědla chemie   MeSH
• voda MeSH
• Publikační typ
• časopisecké články MeSH

In this research study we have developed a clustering-based automatic sleep spindle detection method that was evaluated on two different databases. The databases consisted of 20 all-night polysomnograph recordings. Past detection methods have been based on subject-independent and some subject-dependent parameters, such as fixed or variable thresholds to identify spindles. Using a multivariate Gaussian mixture model clustering technique, our algorithm was developed to use only subject-specific parameters to detect spindles. We have obtained an overall sensitivity range (65.1-74.1%) at a (59.55-119.7%) false positive proportion.

• MeSH
• algoritmy MeSH
• databáze faktografické * MeSH
• dospělí MeSH
• elektroencefalografie metody   MeSH
• lidé MeSH
• mladiství MeSH
• mladý dospělý MeSH
• multivariační analýza MeSH
• normální rozdělení MeSH
• polysomnografie metody   MeSH
• sběr dat metody   MeSH
• shluková analýza MeSH
• spánek fyziologie   MeSH
• Check Tag
• dospělí MeSH
• lidé MeSH
• mladiství MeSH
• mladý dospělý MeSH
• mužské pohlaví MeSH
• ženské pohlaví MeSH
• Publikační typ
• časopisecké články MeSH
• práce podpořená grantem MeSH

The aim of this paper is to overview challenges and principles of Big Data analysis in biomedicine. Recent multivariate statistical approaches to complexity reduction represent a useful (and often irreplaceable) methodology allowing performing a reliable Big Data analysis. Attention is paid to principal component analysis, partial least squares, and variable selection based on maximizing conditional entropy. Some important problems as well as ideas of complexity reduction are illustrated on examples from biomedical research tasks. These include high-dimensional data in the form of facial images or gene expression measurements from a cardiovascular genetic study.

• MeSH
• analýza dat MeSH
• analýza hlavních komponent metody   MeSH
• big data * MeSH
• biostatistika * metody   MeSH
• kardiovaskulární nemoci genetika   prevence a kontrola   MeSH
• lidé MeSH
• metoda nejmenších čtverců MeSH
• riziko MeSH
• rozpoznání obličeje MeSH
• systémy pro podporu klinického rozhodování MeSH
• Check Tag
• lidé MeSH
• Publikační typ
• práce podpořená grantem MeSH