Bakterite eristamine fluoromeetri spektrist masinõppe abil
Nimi
Rimmo Rõõm
Kokkuvõte
Magistritöö käigus leitakse sobivaim masinõppe lahendus LDI Innovation OÜ poolt arendatud seadmele H2B-Spectral, mis võimaldaks paremini eristada erinevaid mikroorganisme valitud tahkete pindade peal. Seade töötab mitmekanalilise fluoromeetrina, ergastades mõõtepinda kolme erineva ultravioletse lainepikkusega ning mõõdab emiteeruvat optilist fluorestsents-signaali kolmel erineva lainepikkuste vahemikuga emissiooni kanalil. Saadud kaheksa numbrilise (üks kanal on peegelduskanal ja ei anna infot) hulga põhjal peab sensori tarkvara klassifitseerima mõõtepunkti eelnevalt õpitud klassidesse. Käesoleva töö käigus mõõdetakse üle kolmteist klassi erinevaid mikroorganisme ning võrreldakse erinevaid masinõppemeetodeid (s.h. otsustuspuud, juhuslikud metsad, K-lähim naabrid, tugivektormasin, ansambel hääletus) nende klassifitseerimiseks. Töö käigus valitud efektiivseim klassifitseerimismeetod leiab kasutust H2B-Spectral standardse masinõppesüsteemi juurutamisel tarkvaras.
Lõputöö keel
eesti
Lõputöö tüüp
Magister - Andmeteadus
Juhendaja(d)
Ott Rebane, Anna Aljanaki
Kaitsmise aasta
2024