Machine Learning implementation for Stress-Detection

This project is about trying to apply machine learning theories on a selection of data points in order to see if an improvement of current methodology within stress detection and measure selecting could be applicable for the company Linkura AB. Linkura AB is a medical technology company based in Linköping and handles among other things stress measuring for different companies employees, as well as health coaching for selecting measures. In this report we experiment with different methods and algorithms under the collective name of Unsupervised Learning, to identify visible patterns and behaviour of data points and further on we analyze it with the quantity of data received. The methods that have been practiced on during the project are “K-means algorithm” and a dynamic hierarchical clustering algorithm. The correlation between the different data points parameters is analyzed to optimize the resource consumption, also experiments with different number of parameters are tested and discussed with an expert in stress coaching. The results stated that both algorithms can create clusters for the risk groups, however, the dynamic clustering method clearly demonstrate the optimal number of clusters that should be used. Having consulted with mentors and health coaches regarding the analysis of the produced clusters, a conclusion that the dynamic hierarchical cluster algorithm gives more accurate clusters to represent risk groups were done. The conclusion of this project is that the machine learning algorithms that have been used, can categorize data points with stress behavioral correlations, which is usable in measure testimonials. Further research should be done with a greater set of data for a more optimal result, where this project can form the basis for the implementations.Detta projekt handlar om att försöka applicera maskininlärningsmodeller på ett urval av datapunkter för att ta reda på huruvida en förbättring av nuvarande praxis inom stressdetektering och  åtgärdshantering kan vara applicerbart för företaget Linkura AB. Linkura AB är ett medicintekniskt företag baserat i Linköping och hanterar bland annat stressmätning hos andra företags anställda, samt hälso-coachning för att ta fram åtgärdspunkter för förbättring. I denna rapport experimenterar vi med olika metoder under samlingsnamnet oövervakad maskininlärning för att identifiera synbara mönster och beteenden inom datapunkter, och vidare analyseras detta i förhållande till den mängden data vi fått tillgodosett. De modeller som har använts under projektets gång har varit “K-Means algoritm” samt en dynamisk hierarkisk klustermodell. Korrelationen mellan olika datapunktsparametrar analyseras för att optimera resurshantering, samt experimentering med olika antal parametrar inkluderade i datan testas och diskuteras med expertis inom hälso-coachning. Resultaten påvisade att båda algoritmerna kan generera kluster för riskgrupper, men där den dynamiska modellen tydligt påvisar antalet kluster som ska användas för optimalt resultat. Efter konsultering med mentorer samt expertis inom hälso-coachning så drogs en slutsats om att den dynamiska modellen levererar tydligare riskkluster för att representera riskgrupper för stress. Slutsatsen för projektet blev att maskininlärningsmodeller kan kategorisera datapunkter med stressrelaterade korrelationer, vilket är användbart för åtgärdsbestämmelser. Framtida arbeten bör göras med ett större mängd data för mer optimerade resultat, där detta projekt kan ses som en grund för dessa implementeringar

Machine Learning implementation for Stress-Detection

This project is about trying to apply machine learning theories on a selection of data points in order to see if an improvement of current methodology within stress detection and measure selecting could be applicable for the company Linkura AB. Linkura AB is a medical technology company based in Linköping and handles among other things stress measuring for different companies employees, as well as health coaching for selecting measures. In this report we experiment with different methods and algorithms under the collective name of Unsupervised Learning, to identify visible patterns and behaviour of data points and further on we analyze it with the quantity of data received. The methods that have been practiced on during the project are “K-means algorithm” and a dynamic hierarchical clustering algorithm. The correlation between the different data points parameters is analyzed to optimize the resource consumption, also experiments with different number of parameters are tested and discussed with an expert in stress coaching. The results stated that both algorithms can create clusters for the risk groups, however, the dynamic clustering method clearly demonstrate the optimal number of clusters that should be used. Having consulted with mentors and health coaches regarding the analysis of the produced clusters, a conclusion that the dynamic hierarchical cluster algorithm gives more accurate clusters to represent risk groups were done. The conclusion of this project is that the machine learning algorithms that have been used, can categorize data points with stress behavioral correlations, which is usable in measure testimonials. Further research should be done with a greater set of data for a more optimal result, where this project can form the basis for the implementations.Detta projekt handlar om att försöka applicera maskininlärningsmodeller på ett urval av datapunkter för att ta reda på huruvida en förbättring av nuvarande praxis inom stressdetektering och  åtgärdshantering kan vara applicerbart för företaget Linkura AB. Linkura AB är ett medicintekniskt företag baserat i Linköping och hanterar bland annat stressmätning hos andra företags anställda, samt hälso-coachning för att ta fram åtgärdspunkter för förbättring. I denna rapport experimenterar vi med olika metoder under samlingsnamnet oövervakad maskininlärning för att identifiera synbara mönster och beteenden inom datapunkter, och vidare analyseras detta i förhållande till den mängden data vi fått tillgodosett. De modeller som har använts under projektets gång har varit “K-Means algoritm” samt en dynamisk hierarkisk klustermodell. Korrelationen mellan olika datapunktsparametrar analyseras för att optimera resurshantering, samt experimentering med olika antal parametrar inkluderade i datan testas och diskuteras med expertis inom hälso-coachning. Resultaten påvisade att båda algoritmerna kan generera kluster för riskgrupper, men där den dynamiska modellen tydligt påvisar antalet kluster som ska användas för optimalt resultat. Efter konsultering med mentorer samt expertis inom hälso-coachning så drogs en slutsats om att den dynamiska modellen levererar tydligare riskkluster för att representera riskgrupper för stress. Slutsatsen för projektet blev att maskininlärningsmodeller kan kategorisera datapunkter med stressrelaterade korrelationer, vilket är användbart för åtgärdsbestämmelser. Framtida arbeten bör göras med ett större mängd data för mer optimerade resultat, där detta projekt kan ses som en grund för dessa implementeringar

Prototype for group-based decision support system : With focus on matching researcher profiles

Varje dag behöver individer, grupper och organisationer fatta olika typer av beslut relaterade till affärsverksamhet- och privatlivsaktiviteter. Framgången för dessa beslut beror ofta på mängden och kvalitén på information som är tillgänglig för beslutsfattaren. Om det finns en stor mängd information, utöver begränsad tid till exempel under kriser, blir beslutsprocessen så komplex att det blir nödvändigt att använda datoriserade beslutsstödsverktyg. I denna studie föreslås, designas och implementeras en prototyp för gruppbaserat beslutsfattande för att stödja beslutet att hitta liknande forskarprofiler i krissituationer för forskare som vill samarbeta. Syftet med studien är att undersöka den potentiella påverkan på hur ett gruppbaserat beslutsstödssystem kan möjliggöra matchning av liknande forskarprofiler. Syftet är även att beskriva hur processen går till när en artefakt skapas och att förtydliga de olika delarna av denna innovativa process. Studien vill kunna utvärdera systemets potential genom att studera systemets funktionalitet som prototyp och fördjupa vår kunskap om hur användarna upplever systemet genom en kvalitativ analys. Ett experiment genomförs som använder den kvantitativa metod som gör det möjligt för författarna att undersöka syftet med denna studie. Studien avslöjade, som förväntat, att den största fördelen med ett gruppbaserat beslutsstödsystem är att minska den genomsnittliga tiden som krävs för att hitta en matchning mellan liknande forskarprofiler. Resultaten visar att det gruppbaserade beslutsstödsystem som tagits fram hade en positiv inverkan på möjligheterna till tidsbesparingar samt potentialen för relevans och hög kvalitet på matchning av profiler. Om en mer utvecklad algoritm hade utvecklats, skulle det resultera i fler möjligheter att matcha profiler, bland annat skulle forskarprofiler kunna matchas på underkategorier.Each day individuals, groups and organizations need to make different types of decisions related to business activities and private life activities. The success of these decisions often depends on the amount and quality of information available to the decision maker. If there is a large amount of information, in addition to limited time, e.g., during crises, the decision-making process becomes so complex that it becomes necessary to make use of computerized decision support tools. In this study, we propose, design and implement a prototype for group-based decision making to support the decision of finding similar researcher profiles in crisis situations for researchers that wish to collaborate. The purpose of the study is to investigate the potential impact on how a group-based decision support system can enable matching of similar researcher profiles. The purpose is also to describe how the process goes when an artifact is created and to clarify the different parts of this innovative process. The authors want to be able to evaluate the potential of the system by studying the system's functionality as a prototype and deepening our knowledge of how users experience the system through a qualitative analysis. An experiment was designed which allows the authors to investigate the purpose of this study. The study uncovered, as we expected, that the main benefit of a group-based decision support system is reducing the average time required to find a match between similar researcher profiles. The results show that the group-based decision support system that was developed had a positive impact on the potential for time savings as well as the potential for relevance and high quality of matching profiles. If a more developed algorithm had been developed, it could result in more opportunities to match profiles, e.g., based on subcategories. This thesis will be written in Swedish

Prototype for group-based decision support system : With focus on matching researcher profiles

Varje dag behöver individer, grupper och organisationer fatta olika typer av beslut relaterade till affärsverksamhet- och privatlivsaktiviteter. Framgången för dessa beslut beror ofta på mängden och kvalitén på information som är tillgänglig för beslutsfattaren. Om det finns en stor mängd information, utöver begränsad tid till exempel under kriser, blir beslutsprocessen så komplex att det blir nödvändigt att använda datoriserade beslutsstödsverktyg. I denna studie föreslås, designas och implementeras en prototyp för gruppbaserat beslutsfattande för att stödja beslutet att hitta liknande forskarprofiler i krissituationer för forskare som vill samarbeta. Syftet med studien är att undersöka den potentiella påverkan på hur ett gruppbaserat beslutsstödssystem kan möjliggöra matchning av liknande forskarprofiler. Syftet är även att beskriva hur processen går till när en artefakt skapas och att förtydliga de olika delarna av denna innovativa process. Studien vill kunna utvärdera systemets potential genom att studera systemets funktionalitet som prototyp och fördjupa vår kunskap om hur användarna upplever systemet genom en kvalitativ analys. Ett experiment genomförs som använder den kvantitativa metod som gör det möjligt för författarna att undersöka syftet med denna studie. Studien avslöjade, som förväntat, att den största fördelen med ett gruppbaserat beslutsstödsystem är att minska den genomsnittliga tiden som krävs för att hitta en matchning mellan liknande forskarprofiler. Resultaten visar att det gruppbaserade beslutsstödsystem som tagits fram hade en positiv inverkan på möjligheterna till tidsbesparingar samt potentialen för relevans och hög kvalitet på matchning av profiler. Om en mer utvecklad algoritm hade utvecklats, skulle det resultera i fler möjligheter att matcha profiler, bland annat skulle forskarprofiler kunna matchas på underkategorier.Each day individuals, groups and organizations need to make different types of decisions related to business activities and private life activities. The success of these decisions often depends on the amount and quality of information available to the decision maker. If there is a large amount of information, in addition to limited time, e.g., during crises, the decision-making process becomes so complex that it becomes necessary to make use of computerized decision support tools. In this study, we propose, design and implement a prototype for group-based decision making to support the decision of finding similar researcher profiles in crisis situations for researchers that wish to collaborate. The purpose of the study is to investigate the potential impact on how a group-based decision support system can enable matching of similar researcher profiles. The purpose is also to describe how the process goes when an artifact is created and to clarify the different parts of this innovative process. The authors want to be able to evaluate the potential of the system by studying the system's functionality as a prototype and deepening our knowledge of how users experience the system through a qualitative analysis. An experiment was designed which allows the authors to investigate the purpose of this study. The study uncovered, as we expected, that the main benefit of a group-based decision support system is reducing the average time required to find a match between similar researcher profiles. The results show that the group-based decision support system that was developed had a positive impact on the potential for time savings as well as the potential for relevance and high quality of matching profiles. If a more developed algorithm had been developed, it could result in more opportunities to match profiles, e.g., based on subcategories. This thesis will be written in Swedish

Computing and visualising intra‐voxel orientation‐specific relaxation–diffusion features in the human brain

Diffusion MRI techniques are used widely to study the characteristics of the human brain connectome in vivo. However, to resolve and characterise white matter (WM) fibres in heterogeneous MRI voxels remains a challenging problem typically approached with signal models that rely on prior information and constraints. We have recently introduced a 5D relaxation–diffusion correlation framework wherein multidimensional diffusion encoding strategies are used to acquire data at multiple echo‐times to increase the amount of information encoded into the signal and ease the constraints needed for signal inversion. Nonparametric Monte Carlo inversion of the resulting datasets yields 5D relaxation–diffusion distributions where contributions from different sub‐voxel tissue environments are separated with minimal assumptions on their microscopic properties. Here, we build on the 5D correlation approach to derive fibre‐specific metrics that can be mapped throughout the imaged brain volume. Distribution components ascribed to fibrous tissues are resolved, and subsequently mapped to a dense mesh of overlapping orientation bins to define a smooth orientation distribution function (ODF). Moreover, relaxation and diffusion measures are correlated to each independent ODF coordinate, thereby allowing the estimation of orientation‐specific relaxation rates and diffusivities. The proposed method is tested on a healthy volunteer, where the estimated ODFs were observed to capture major WM tracts, resolve fibre crossings, and, more importantly, inform on the relaxation and diffusion features along with distinct fibre bundles. If combined with fibre‐tracking algorithms, the methodology presented in this work has potential for increasing the depth of characterisation of microstructural properties along individual WM pathways

Characterization of haemolytic phospholipase A2 activity in clinical isolates of Campylobacter concisus

A membrane-bound, haemolytic phospholipase A2 (PLA2) activity was detected in clinical strains of Campylobacter concisus isolated from children with gastroenteritis. The clinical strains were assigned into two molecular groups (genomospecies) based on PCR amplification of their 23S rDNA. This calcium-dependent, heat-stable, haemolytic PLA2 activity was detected in strains from both genomospecies. A crude haemolysin extract (CHE) was initially prepared from cellular outer-membrane proteins of these isolates and was further fractionated by ultrafiltration. The haemolytic activity of the extracted fraction (R30) was retained by ultrafiltration using a 30 kDa molecular mass cut-off filter, and was designated haemolysin extract (HE). Both CHE and HE had PLA2 activity and caused stable vacuolating and cytolytic effects on Chinese hamster ovary cells in tissue culture. Primers for the conserved region of pldA gene (phospholipase A gene) from Campylobacter coli amplified a gene region of 460 bp in all tested isolates, confirming the presence of a homologous PLA gene sequence in C. concisus. The detection of haemolytic PLA2 activity in C. concisus indicates the presence of a potential virulence factor in this species and supports the hypothesis that C. concisus is a possible opportunistic pathogen.<br /