Bakgrund: Tidig klassificering av tidsserier är till nytta för biomedicinska informatik problem som inklusive, men inte begränsat till, sjukdomsförändring upptäckt. Tidig klassificering kan vara till enorm hjälp genom att identifiera uppkomsten av en sjukdom innan den har tid att helt ta grepp. Dessutom hjälper utvinningsmönster från den ursprungliga tidsserien domänexperter att få insikter i klassificeringsresultaten. Detta problem har nyligen studerats med hjälp av tidsseriesegment som kallas formlets. I den här artikeln presenterar vi en metod, som vi kallar Multivariat Shapelets Detection (MSD), som möjliggör tidig och patientspecifik klassificering av multivariata tidsserier. Metoden extraherar tidsseriemönster, så kallade multivariata formar, från alla dimensioner av tidsserien som tydligt manifesterar målklassen lokalt. Tidsserierna klassificerades genom att söka efter de tidigaste närmaste mönstren. Resultat: Den föreslagna metoden för tidig klassificering av multivariattidsserier har utvärderats på åtta genuttrycksdata från studier av virusinfektion och läkemedelsrespons hos människa. I våra experiment, MSD metoden överträffade baslinjemetoderna, uppnå mycket exakt klassificering genom att använda så lite som 40%-64% av tidsserien. De erhållna resultaten ger belägg för att konventionella klassificeringsmetoder på korta tidsserier inte är lika exakta som att använda de föreslagna metoderna som är specialiserade för tidig klassificering. Slutsats: För den tidiga klassificeringsuppgiften föreslog vi en metod som kallas Multivariat Shapelets Detection (MSD), som extraherar mönster från alla dimensioner av tidsserien. Vi visade att MSD-metoden kan klassificera tidsserien tidigt genom att använda så lite som 40%-64% av tidsseriens längd.
Mer nyligen föreslogs en metod som kallas Multivariat Shavelet Detection (MSD) för tidig klassificering av multivariata tidsserier, vilket verkar vara mer exakt än flera alternativa metoder när de utvärderas på olika referens klinisk multivariat tidsserie REF.
Early classification of multivariate temporal observations by extraction of interpretable shapelets
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}