Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Abstract Introduction Materials and Methods Results Discussion Supporting Information Acknowledgments Author Contributions References Reader Comments (0) Figures Abstract C. difficile infection is associated with disturbed gut microbiota and changes in relative frequencies and abundance of individual bacterial taxons have been described. In this study we have analysed bacterial, fungal and archaeal microbiota by denaturing high pressure liquid chromatography (DHPLC) and with machine learning methods in 208 faecal samplesfrom healthy volunteers and in routine samples with requested C. difficile testing. The latter were further divided according to stool consistency, C. difficile presence or absence and C. difficile ribotype (027 or non-027). Lower microbiota diversity was a common trait of all routine samples and not necessarily connected only to C. difficile colonisation. Differences between the healthy donors and C. difficile positive routine samples were detected in bacterial, fungal and archaeal components. Bifidobacterium longum was the single most important species associated with C. difficile negative samples. However, by machine learning approaches we haveidentified patterns of microbiota composition predictive for C. difficile colonization. Those patterns also differed between samples with C. difficile ribotype 027 and other C. difficile ribotypes. The results indicate that not only the presence of a single species/group is important but that certain combinations of gut microbes are associated with C. difficile carriage and that some ribotypes (027) might be associated with more disturbed microbiota than the others.
Ključne besede: microbiota, clostridium difficile, chromatography
Objavljeno v DKUM: 19.06.2017; Ogledov: 1486; Prenosov: 394
Celotno besedilo (1,01 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo algoritem stiskanja domenskih zaporedij slik. Pojem domenskega zaporedja slik pri tem predstavlja opis za vsebinsko povezana, urejena zaporedja slik, ki opisujejo bodisi časovni bodisi prostorski potek spremembe poljubne domene. Teoretični opis v praksi združuje dve, za naš algoritem, sorodni nalogi: stiskanje časovnih zaporedij slik, torej videov, ter stiskanje prostorskih zaporedij slik, na primer naborov medicinskih slik, zajetih s tehnologijo CT ali MRI. V disertaciji opišemo strukturo in delovanje algoritma, ki omenjeni problem rešuje s projekcijo v prostor osnovnih komponent. Najprej predstavimo matematično ozadje, ki je osnova za, v statistiki pogosto uporabljeno, metodo analize osnovnih komponent. Prav ta je izhodišče za izračun projekcijskih prostorov, v katerih je možno predstaviti slike dane domene, pri čemer ni pomembno, za kakšno vrsto zaporedja slik gre. Da bi razširili neodvisnost od domene, ki jo zagotavlja izhodiščna matematična metoda, na nivo algoritma stiskanja, je prvi pomemben korak izbira podzaporedja slik, ki so osnova za izračun projekcijskih prostorov. Za to nalogo uporabimo dvokriterijski algoritem, ki izbira slike - imenujemo jih bazne slike - glede na medsebojno odstopanje in oddaljenost v vhodnem zaporedju. Iz izbranega zaporedja baznih slik določimo zaporedje projekcijskih prostorov glede na v disertaciji uveden koncept, po katerem sledeče si projekcijske prostore določamo na osnovi množic baznih slik, ki imajo vsaj en skupni element. Kot analogijo konceptu drsečega okna tak pristop opišemo kot ''drseč lasten prostor''. Vzporedno uvedemo način izračuna projekcijskih prostorov, ki omogoča kasnejšo rekonstrukcijo vhodnih podatkov z bistveno manjšim računskim bremenom. To dosežemo z vključitvijo vmesnih računskih rezultatov v stisnjeno predstavitev podatkov, pri čemer je vpliv na stopnjo stiskanja zanemarljiv. V eksperimentalni analizi podamo primerjavo med razvitim algoritmom, do sedaj najpogosteje uporabljeno metodo s projekcijo v prostor osnovnih komponent, in standardom H.264. Tako dokažemo, da algoritem po vizualni kakovosti ne presega le prejšnje metode, ampak se v njej, kakor tudi v stopnji stiskanja, lahko primerja celo s H.264. Rezultate eksperimentov nadalje potrdimo v teoretični analizi, kjer formalno dokažemo prednosti razvitega algoritma in ocenimo tudi vpliv kontrolnih parametrov metode na učinkovitost stiskanja.
Ključne besede: algoritmi, izgubno stiskanje, stiskanje zaporedij slik, stiskanje videoposnetkov, slike DICOM, PCA, analiza osnovnih komponent, lasten prostor, projekcija v lasten prostor, lasten vektor
Objavljeno v DKUM: 23.05.2014; Ogledov: 2538; Prenosov: 223
Celotno besedilo (15,39 MB)