Direkt till hjärtat: Klassifiering av fler-kanals EKG med MiniROCKET

Machine Learning (ML) has revolutionized various domains, with biomedicine standing out as a major beneficiary. In the realm of biomedicine, Convolutional Neural Networks (CNNs) have notably played a pivotal role since their inception, particularly in applications such as time-series classification. Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) have shown promise in classifying electrocardiogram (ECG) signals. However, their deep architecture leads not only to risk for over-fitting when insufficient data is at hand, but also to large computational costs. This study leverages the efficient architecture of Mini-ROCKET, a variant of CNN, to explore improvements in ECG signal classification at Getinge. The primary objective is to enhance the efficiency of the Electrical Activity of the Diaphragm (Edi) catheter position classification compared to the existing Residual Network (ResNet) approach. In the Intensive Care Unit (ICU), patients are often connected to mechanical ventilators operating based on Edi catheter-detected signals. However, weak or absent EMG signals can occur, necessitating ECG interpretation, which lacks the precision required for optimal Edi catheter placement. Clinicians have long recognized the challenges of manual Edi catheter positioning. Currently, positioning relies on manual interpretation of electromyography (EMG) and ECG signals from a 9-lead electrode array. Given the risk for electrode displacement due to patient movements, continuous monitoring by skilled clinicians is essential. This thesis demonstrates the potential of Mini-ROCKET in addressing these challenges. By training the model on Getinge’s proprietary ECG patient dataset, the study aims to measure improvements in computational cost, accuracy, and user value as compared to previous work with Edicathere positioning at Getinge. The findings of this research hold significant implications for the future of ECG signal classification and the broader application of Mini-ROCKET in medical signal processing.Maskininlärning har revolutionerat många områden, varav biomedicin som visat enorm utveckling. Inom biomedicin har konvolutionella neurala nätverk (CNNs) gjort stor positiv påverkan, särskilt inom tillämpningar som tidsserieklassificering. Djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNNs) har visat lovande resultat inom elektrokardiogram (EKG) klassificering. Deras djupa arkitektur leder dock inte bara till risk för överanpassning med bägränsad data till handa, utan även till betydliga beräkningskostnader. Denna studie utnyttjar den effektiva arkitekturen av Mini-ROCKET, en variant av CNN, för att utforska förbättringar i EKG-signal klassificering på Getinge. Huvudmålet är att förbättra effektiviteten av Edi kateterpositionsklassificering jämfört med den befintliga Residual Network (ResNet) metoden. På intensivvårdsavdelningen (IVA) kopplas patienter ofta till mekaniska ventilatorer som fungerar baserat på Edi-kateter-detekterade signaler. Dock kan svaga eller frånvarande EMG-signaler förekomma, vilket kräver EKG-tolkning, som saknar den precision som krävs för optimal Edikateterplacering. Det är väl känt att det finns svårigheter för kliniker att positionera en matningssond utrustad med elektroder för att mäta Edi. För närvarande bygger positionering på manuell tolkning av elektromyografi (EMG) och EKG-signaler från en uppsättning av 9 elektroder. Med tanke på risken för elektrodförskjutning på grund av patientrörelser är kontinuerlig övervakning av erfarna användare nödvändigt. Denna avhandling visar potentialen av Mini-ROCKET för att ta itu med dessa utmaningar. Genom att träna modellen på Getinges proprietära EKGpatientdataset syftar studien till att mäta förbättringar i beräkningskostnad, noggrannhet och användarnytta jämfört med tidigare arbete inom Edi-kateter positionering på Getinge. Forskningens resultat har betydande implikationer för EKG-signal klassificeringens framtid och den bredare tillämpningen av Mini-ROCKET inom medicinsk signalbehandling

Prestandaanalys av GPU- och CPU parallelisering på K- means algoritmen

The K-means algorithm is one of the more known unsupervised algorithms that aims to partition data points into a specified number of clusters, where each data point belongs to the cluster with the nearest cluster center, which is also known as a centroid. However, a basic implementation of the K-means algorithm, without any optimizations, is ineffective when used in larger applications. In the study, parallelization is investigated as a tool for speeding up the K-means algorithm. An experiment comparing both CPU and GPU parallelization was conducted. The experimentation consisted of benchmarking different parallel implementations of CPU and GPU K-means algorithms with timers. Different parameters were used, such as the number of clusters that the data sets should be divided into as well as the number of data points. Some of the CPU implementations also allowed different amounts of threads to run which was also varied in this experimentation. The result from the experimentation shows that most of the CPU implementations were efficient for low to medium size data sets and lower number of clusters meanwhile the GPU implementation was the most efficient for larger data sets and did also perform better as the number of clusters grew for each data set. K-means algoritmen är en av de vanligaste oövervakade maskininlärningsalgoritmerna som finns. K-means syfte är att partitionera datapunkter till ett specificerat antal grupper, där varje datapunkt tillhör den grupp med närmast centrum (även kallat centroid). Men en grundlig implementation av K-means algoritmen, utan några optimeringar, är ineffektiv i större applikationer. I denna studie undersöks parallellisering som ett verktyg för att accelerera K-means genom att jämföra både CPU och GPU parallellisering. I studien mäts prestandan av olika parallella CPU och GPU implementationer av K-means genom timers. Olika parametrar, såsom antal grupper och antar datapunkter, användes och timades. Några CPU implementation tillät även modifikationer på antal trådar, vilket vi också timade för olika trådar. Resultatet från studien visade att de flesta CPU implementationerna var mer effektiva än GPU implementationen för små till mellanstora datauppsättningar med få grupper. Däremot visade det sig att GPU implementation var mer effektiv för stora datauppsättningar och gjorde bättre ifrån när antalet grupper ökade

Kundlojalitet på den elektroniska marknaden : strategier för att skapa lojala e-handelskunder

In recent years e-commerce has experienced a big increase in usage. Internet however, cannot offer the same level of personal contact as traditional shops can. E-commerce is characterized by impersonal and standardized web shops that do not stimulate any emotional connection between the customer and the company. Without this personal contact with the customer the possibilities for the company to stimulate loyalty decreases. Loyalty however, is as important in e-commerce as it is in traditional commerce. The authors of this paper chose the following problem for the study: What marketing strategies are fortunate for e-commerce companies to use to create loyal customers? To research this subject the authors saw it fit to combine qualitative and quantitative research methods. Two e-commerce companies, Dustin AB and Discshop Svenska Näthandel AB, where chosen for the study. The qualitative method was used in the form of interviews with people with insight into the marketing strategies of these two companies. Ulla Lundevall, vice president of Dustin AB was interviewed as well as Petra Keith, head of marketing at Discshop Svenska Näthandel AB. The quantitative research method was used in the form of survey answered by customers of these two companies. The result showed that both companies have a quite large base of loyal customers. Even if the price was considered the most important factor for a majority of the customers both companies offer added value that motivate the customers to return and make repeat purchases. The result also showed that this loyalty is fragile. It was not possible to indicate any mental connection between the companies and their customers. The conclusion that the authors came to is that it is very important for e-commerce companies to offer the customer added value to motivate a higher price. It’s also very important for companies to make themselves reachable. If the company is marketing complex product, phone is a very important channel for communication. The companies must also customize their relationship making with the customer to whatever level of involvement the customer has towards the product.De senaste åren har e-handeln upplevt en stor ökning i användande. Internet kan dock inte erbjuda samma nivå av personliga kontakt som traditionella butiker kan. Handel över nätet kännetecknas av opersonliga och standardiserade webbutiker som inte ger upphov till någon emotionell koppling mellan kund och företag. Utan denna personliga kontakt med kunden minskar möjligheterna för företagen att bygga upp lojalitet hos kunderna. Lojalitet är dock lika viktigt inom e-handeln som inom traditionell handel. Författarna till denna uppsats valde utifrån denna problemdiskussion följande problemformulering: Vilka marknadsföringsstrategier är lyckosamma för e-handelsföretag att använda för att skapa lojala kunder? För att undersöka detta ansåg författarna att en kombination av kvalitativ och kvantitativ forskningsmetod var nödvändig. Två e-handelsföretag valdes ut för undersökningen, Dustin AB och Discshop Svenska Näthandel AB. Den kvalitativa metoden användes genom intervjuer med personer med insyn i dessa två företags marknadsföringsstrategier. Ulla Lundevall, vice VD på Dustin AB intervjuades liksom Petra Keith, marknadsansvarig på Discshop Svenska Näthandel AB. En kvantitativ undersökningsmetod användes genom att författarna genomförde en enkätundersökning med kunder till dessa företag. Resultatet visade på att båda företagen har en ganska god bas av lojala kunder. Även om priset av de flesta kunder ansågs som det allra viktigaste kunde dessa företag erbjuda mervärden som motiverade kunderna att återvända och göra återköp. Det visade sig dock också att lojaliteten till båda dessa företag är väldigt skör. Det gick inte att påvisa någon mental koppling mellan företagen och deras kunder. Slutsatsen som författarna kom fram till var att det är viktigt för e-handelsföretag att erbjuda kunden mervärden för att motivera ett högre pris. Det visade sig också att det är väldigt viktigt för företagen att göra sig nåbara. Om företaget säljer mer komplexa produkter är kontaktkanaler som telefon väldigt viktigt. Företagen måste också anpassa sitt relationsskapande med kunden till vilken typ av involvering som kunden känner inför produkten

County Branding : En studie i kommuners marknadsföring mot företag

There is a mutual dependency between the business world and the country’s municipalities. The municipalities are dependent on the companies to create work and tax income while the companies are dependent on the municipalities they are located in to provide good infrastructure among other things. Apart from this the municipalities can work activly with creating a strong brand in the eyes of the companies and many researchers in marketing agree that marketing of places will be more common in the future. Marketing of municipalities is however still a rather new and unexplored area and it is uncertain how and to what extent the municipalities work with this. The thesis is formulated: How are the municipalities working to market towards companies and is it possible to make out any positive change from these marketing efforts? The goal of this study is: Our goal is to examine how the view of marketing of places differs from different municipalities in the Stockholm region, how some of these municipalities work with this and how far they have come in this work. Further, we want to study if any connected between the municipalities work with marketing and the local corporate climate in each municipality can be found. For this study, the municipalities of Solna, Haninge and Huddinge were selected and personal interviews were conducted with employees responsible for marketing at the municipalities. We also analized statistical data from Svenskt Näringsliv to compare what the companies in these three municiapalities think of the local corporate climate. The result show that all three municipalities work actively with marketing of their brand towards companies but at different extent and they have come different lengths in this effort. Since the municipalities haven’t come very far in their work with branding we have unfortunately not been able to detect any effect from these efforts with regards to the local companies’ view of the municipalities.Det finns ett ömsesidigt beroende mellan näringslivet och landets kommuner. Kommunerna är beroende av företagen för att skapa arbetstillfällen och skatteintäkter medan företagen är beroende av att kommunerna de är verksamma i bl.a. erbjuder en god infrastruktur. Utöver detta kan kommuner arbeta aktivt för att stärka sitt varumärke gentemot företagen och många forskare inom marknadsföring menar att marknadsföring av platser kommer att bli en allt vanligare företeelse i framtiden. Fortfarande är marknadsföring av kommuner dock ett nytt och outforskat område och det är oklart hur och till vilken grad kommunerna arbetar med detta. Problemformuleringen lyder: Hur arbetar kommuner för att marknadsföra sig mot företag och kan man urskilja någon positiv utveckling ur denna marknadsföring? Syftet med undersökningen är följande: Syftet är att kartlägga hur synen på marknadsföring av platser skiljer sig mellan olika kommuner i Stockholmsområdet, hur några av dessa kommuner arbetar med detta och hur långt de kommit i sitt arbete. Vidare vill vi undersöka om det går att se någon koppling mellan kommunernas arbete med marknadsföring och det lokala företagsklimatet i respektive kommun. I undersökningen valdes Solna, Haninge och Huddinge kommun ut och personliga intervjuer genomfördes med marknadsföringsansvariga på de tre kommunerna. Vi analyserade även statistiska data från Svenskt Näringsliv för att jämföra vad företagen i de tre kommunernas anser om det lokala företagsklimatet. Resultatet visar på att alla tre kommuner arbetar med marknadsföring av sina kommuner som varumärken men de har kommit olika långt i detta arbete. Eftersom kommunerna ännu inte kommit så långt i detta arbete har det dessvärre inte gått att urskilja någon effekt av detta arbete vad gäller företagens attityd till kommunerna. Slutsatsen som vi kunna dra av denna undersökning är att kommunerna arbetar mycket med att hålla en nära kontakt med företagen för att skapa en god kommunikation men att varumärkesbyggande blivit en allt viktigare del i kommunernas arbete. Detta arbete har dock nyligen tagit fart och det är därför svårt att urskilja någon direkt effekt i företagens syn på kommunerna

Prestandaanalys av GPU- och CPU parallelisering på K- means algoritmen

The K-means algorithm is one of the more known unsupervised algorithms that aims to partition data points into a specified number of clusters, where each data point belongs to the cluster with the nearest cluster center, which is also known as a centroid. However, a basic implementation of the K-means algorithm, without any optimizations, is ineffective when used in larger applications. In the study, parallelization is investigated as a tool for speeding up the K-means algorithm. An experiment comparing both CPU and GPU parallelization was conducted. The experimentation consisted of benchmarking different parallel implementations of CPU and GPU K-means algorithms with timers. Different parameters were used, such as the number of clusters that the data sets should be divided into as well as the number of data points. Some of the CPU implementations also allowed different amounts of threads to run which was also varied in this experimentation. The result from the experimentation shows that most of the CPU implementations were efficient for low to medium size data sets and lower number of clusters meanwhile the GPU implementation was the most efficient for larger data sets and did also perform better as the number of clusters grew for each data set. K-means algoritmen är en av de vanligaste oövervakade maskininlärningsalgoritmerna som finns. K-means syfte är att partitionera datapunkter till ett specificerat antal grupper, där varje datapunkt tillhör den grupp med närmast centrum (även kallat centroid). Men en grundlig implementation av K-means algoritmen, utan några optimeringar, är ineffektiv i större applikationer. I denna studie undersöks parallellisering som ett verktyg för att accelerera K-means genom att jämföra både CPU och GPU parallellisering. I studien mäts prestandan av olika parallella CPU och GPU implementationer av K-means genom timers. Olika parametrar, såsom antal grupper och antar datapunkter, användes och timades. Några CPU implementation tillät även modifikationer på antal trådar, vilket vi också timade för olika trådar. Resultatet från studien visade att de flesta CPU implementationerna var mer effektiva än GPU implementationen för små till mellanstora datauppsättningar med få grupper. Däremot visade det sig att GPU implementation var mer effektiv för stora datauppsättningar och gjorde bättre ifrån när antalet grupper ökade

Begrepp i fastighetsutveckling

Byggkostnader och boendekostnader är välkända exempel på ord som ofta ”blandas ihop”. I ” Begrepp i bygg- och fastighetssektorn” definieras och förklaras dessa och andra vanligt förekommande begrepp i bygg- och fastighetsutvecklingsprocessen. Tanken med boken är att bidra till en enklare och tydligare kommunikation i byggprocessen. Alla ord redovisas i alfabetisk ordning med förklaringar och kommentarer. Ordboken riktar sig till verksamma inom bygg- och fastighetssektorn

Status quo in requirements engineering: a theory and a global family of surveys

This paper reports on the second run of the Naming the Pain in Requirements Engineering (NaPiRE) initiative that has the goal to characterise requirements engineering practice and problems and was published in the ACM Transactions on Software Engineering and Methodology in 2019. Requirements Engineering (RE) has established itself as a software engineering discipline over the past decades. While researchers have been investigating the RE discipline with a plethora of empirical studies, attempts to systematically derive an empirical theory in context of the RE discipline have just recently been started. However, such a theory is needed if we are to define and motivate guidance in performing high quality RE research and practice. We aim at providing an empirical and externally valid foundation for a theory of RE practice, which helps software engineers establish effective and efficient RE processes in a problem-driven manner. We designed a survey instrument and an engineer-focused theory that was first piloted in Germany and, after making substantial modifications, has now been replicated in 10 countries world-wide. We have a theory in the form of a set of propositions inferred from our experiences and available studies, as well as the results from our pilot study in Germany. We evaluate the propositions with bootstrapped confidence intervals and derive potential explanations for the propositions. In this article, we report on the design of the family of surveys, its underlying theory, and the full results obtained from the replication studies conducted in 10 countries with participants from 228 organisations. Our results represent a substantial step forward towards developing an empirical theory of RE practice. The results reveal, for example, that there are no strong differences between organisations in different countries and regions, that interviews, facilitated meetings and prototyping are the most used elicitation techniques, that requirements are often documented textually, that traces between requirements and code or design documents are common, that requirements specifications themselves are rarely changed and that requirements engineering (process) improvement endeavours are mostly internally driven. Our study establishes a theory that can be used as starting point for many further studies for more detailed investigations. Practitioners can use the results as theory-supported guidance on selecting suitable RE methods and techniques.<br/

Status Quo in Requirements Engineering: A Theory and a Global Family of Surveys

While researchers have been investigating the Requirements Engineering (RE) discipline with a plethora of empirical studies, attempts to systematically derive an empirical theory in context of the RE discipline have just recently been started. We aim at providing an empirical and externally valid foundation for a theory of RE practice, which helps software engineers establish effective and efficient RE processes in a problem-driven manner. We designed a survey instrument and an engineer-focused theory that has been conducted in 10 countries. We have a theory in the form of a set of propositions inferred from our experiences and available studies, as well as the results from our pilot study in Germany. We evaluate the propositions with bootstrapped confidence intervals and derive potential explanations for the propositions

NaPiRE Data Set 2014

Data from the NaPiRE run 2013 in 10 countries. The data set includes: (1) codebooks and instrumentation, (2) complete data export, and the results of the (3) manual coding sheets. Further data, analysis scripts, or explanations upon request. Further information on the overall project can be taken from the website www.re-survey.org<div><br></div