On classification in the case of a medical data set with a complicated distribution

Abstract In one of our earlier studies we noticed how straightforward cleaning of our medical data set impaired its classification results considerably with some machine learning methods, but not all of them, unexpectedly and against intuition compared to the original situation without any data cleaning. After a more precise exploration of the data, we found that the reason was the complicated variable distribution of the data although there were only two classes in it. In addition to a straightforward data cleaning method, we used an efficient way called neighbourhood cleaning that solved the problem and improved our classification accuracies 5–10%, at their best, up to 95% of all test cases. This shows how important it is first very carefully to study distributions of data sets to be classified and use different cleaning techniques in order to obtain best classification results.Peer reviewe

The Classification of Valid and Invalid Beats of Three-Dimensional Nystagmus Eye Movement Signals Using Machine Learning Methods

Peer reviewe

Machine Learning Approach to Automated Quality Identification of Human Induced Pluripotent Stem Cell Colony Images

The focus of this research is on automated identification of the quality of human induced pluripotent stem cell (iPSC) colony images. iPS cell technology is a contemporary method by which the patient’s cells are reprogrammed back to stem cells and are differentiated to any cell type wanted. iPS cell technology will be used in future to patient specific drug screening, disease modeling, and tissue repairing, for instance. However, there are technical challenges before iPS cell technology can be used in practice and one of them is quality control of growing iPSC colonies which is currently done manually but is unfeasible solution in large-scale cultures. The monitoring problem returns to image analysis and classification problem. In this paper, we tackle this problem using machine learning methods such as multiclass Support Vector Machines and several baseline methods together with Scaled Invariant Feature Transformation based features. We perform over 80 test arrangements and do a thorough parameter value search. The best accuracy (62.4%) for classification was obtained by using a k-NN classifier showing improved accuracy compared to earlier studies

A Comparative Study of Machine Learning Algorithms and SIFT for Identifying the Quality of Human Induced Pluripotent Stem Cell Colony

Peer reviewe

Machine learning of drug influence based on iPSC cardiomyocyte calcium transient signals

publishedVersionPeer reviewe

Data analytics for cardiac diseases

publishedVersionPeer reviewe

Residylause ja sen sovelluksia

Residylause on kompleksianalyysiin kuuluva tulos, jonka avulla voimme laskea tehokkaasti määrättyjä integraaleja annetusta funktiosta. Perusideana residylauseessa on laskea annetun funktion residyjen summa erikoispisteissä ja kertoa se 2πi:llä, jolloin integraalin arvo saadaan selville. Tutkielman toisessa luvussa käsittelemme erikoispisteitä, jotka ovat perustana myöhemmin esitettävälle residylauseelle. Jaamme tutkielmassa erikoispisteet kahteen osaan: nollakohtaan ja eristettyihin erikoispisteisiin. Aluksi esitämme nollakohtaan liittyviä tuloksia ja esimerkkejä. Tämän jälkeen keskitymme eristettyihin erikoispisteisiin, jotka jaetaan kolmeen alaluokkaan: poistuva erikoispiste, oleellinen erikoispiste ja napa. Nämä erotellaan toisistaan Laurentin sarjakehitelmän kertoimien luonteen mukaan. Viimeisenä asiana toisessa luvussa esitämme residyn määritelmän ja sen määrittämiseen liittyviä lauseita. Kolmannessa luvussa todistamme ensimmäiseksi residylauseen, jonka jälkeen todistamme residylausetta apuna käyttäen integrointilauseita ja tärkeän argumentin periaatteen. Tämän jälkeen siirrymme tutkielmassa käsittelemään argumentin periaatteen sovelluksia. Näistä sovelluksista tunnetuimmat ovat: algebran peruslause, Rouchén lause ja Hurwitzin lause. Viimeisessä alaluvussa todistamme Riemannnin funktionaaliyhtälön, joka kuuluu analyyttisen lukuteorian piiriin ja samalla saamme residylauseelle ja Riemannin ζ-funktion välille yhteyden. Viimeisessä luvussa käsittelemme residylauseen historiaa. Historiaosuudessa keskitymme kahteen kuuluisaan matemaatikkoon, Augustin-Louis Cauchyyn ja Ernst Lindelöfiin, joiden saavutukset residylauseen historiassa ovat kiistatta merkittävimmät. Tässä luvussa käymme läpi yksityiskohtaisesti heidän kehittämiä tuloksia ja tällä tavoin annamme lukijalle laajan näkemyksen residylauseen historiallisesta kehityksestä. Asiasanat: residylause, kompleksianalyys

Residylause ja sen sovelluksia

Residylause on kompleksianalyysiin kuuluva tulos, jonka avulla voimme laskea tehokkaasti määrättyjä integraaleja annetusta funktiosta. Perusideana residylauseessa on laskea annetun funktion residyjen summa erikoispisteissä ja kertoa se 2πi:llä, jolloin integraalin arvo saadaan selville. Tutkielman toisessa luvussa käsittelemme erikoispisteitä, jotka ovat perustana myöhemmin esitettävälle residylauseelle. Jaamme tutkielmassa erikoispisteet kahteen osaan: nollakohtaan ja eristettyihin erikoispisteisiin. Aluksi esitämme nollakohtaan liittyviä tuloksia ja esimerkkejä. Tämän jälkeen keskitymme eristettyihin erikoispisteisiin, jotka jaetaan kolmeen alaluokkaan: poistuva erikoispiste, oleellinen erikoispiste ja napa. Nämä erotellaan toisistaan Laurentin sarjakehitelmän kertoimien luonteen mukaan. Viimeisenä asiana toisessa luvussa esitämme residyn määritelmän ja sen määrittämiseen liittyviä lauseita. Kolmannessa luvussa todistamme ensimmäiseksi residylauseen, jonka jälkeen todistamme residylausetta apuna käyttäen integrointilauseita ja tärkeän argumentin periaatteen. Tämän jälkeen siirrymme tutkielmassa käsittelemään argumentin periaatteen sovelluksia. Näistä sovelluksista tunnetuimmat ovat: algebran peruslause, Rouchén lause ja Hurwitzin lause. Viimeisessä alaluvussa todistamme Riemannnin funktionaaliyhtälön, joka kuuluu analyyttisen lukuteorian piiriin ja samalla saamme residylauseelle ja Riemannin ζ-funktion välille yhteyden. Viimeisessä luvussa käsittelemme residylauseen historiaa. Historiaosuudessa keskitymme kahteen kuuluisaan matemaatikkoon, Augustin-Louis Cauchyyn ja Ernst Lindelöfiin, joiden saavutukset residylauseen historiassa ovat kiistatta merkittävimmät. Tässä luvussa käymme läpi yksityiskohtaisesti heidän kehittämiä tuloksia ja tällä tavoin annamme lukijalle laajan näkemyksen residylauseen historiallisesta kehityksestä. Asiasanat: residylause, kompleksianalyys