Afhandling--Det Teologiske Fakultetsråd--Aarhus Universitet, 2003. / Résumé en anglais. Bibliogr. p. 555-592.

Cardiovascular diseases are a leading cause of death globally. Early diagnosis and treatment is of prime importance to prevent or mitigate health complications. Electrocardiogram (ECG) is a standard test modality used for early diagnosis of arrhythmias. The standard ECG uses 12 leads (i.e., 12 different views of the electrical activity of the heart). However, it is not always possible to perform a standard 12-lead ECG, for instance, in certain emergency situations. Such devices used in emergency situations are able to measure only a subset of leads. Although it is a simpler way of recording ECG, it comes at the cost of losing some information. The project presented in this thesis applies three different models based on canonical correlation analysis (CCA) to perform transfer learning from 12-lead ECGs to improve performance when only a subset of leads is available. The models used were linear canonical correlation analysis, deep canonical correlation analysis (DCCA) and deep canonically correlated bidirectional long short-term memory networks (DCC-BiLSTMs). These models are compared to each other using different configurations to study their performance on ECG data. Linear canonical correlation analysis performed better than its more complex variants, DCCA and DCC-BiLSTMs. With this method, it was possible to improve performance on ECG classification when using two, three, four and six leads in a computationally efficient way. / Hjärt- och kärlsjukdomar är den främsta dödsorsaken i världen. Tidig diagnos och behandling är av största vikt för att förhindra ytterligare och allvarliga hälsoproblem. Elektrokardiogram (EKG) är den standardmetod som används för tidig diagnos av arytmier. Standardförfarandet inom EKG använder sig av 12 avledningar (dvs. 12 olika vyer av hjärtats elektriska aktivitet). Det är dock inte alltid möjligt att utföra ett standard-EKG med 12 ledningar, vilket t.ex. förekommer i vissa nödsituationer. I dessa fall kan utrustning som gör det möjligt att ta fram ett 12-ledars EKG inte vara tillgänglig av flera olika skäl, och därför används andra apparater som kan mäta endast en delmängd av ledningarna för tidig diagnostik. Även om det är ett enklare sätt att utföra ett EKG, innebär det att man förlorar en del information. I det projekt som presenteras i detta dokument används tre olika modeller baserade på kanonisk korrelationsanalys (CCA) för att utföra överföringsinlärning från 12-ledars EKG för att förbättra prestanda när endast en delmängd av avledningar används. De modeller som användes var linjär kanonisk korrelationsanalys, djup kanonisk korrelationsanalys (DCCA) och djupa kanoniskt korrelerade bidirektionella långtidsminnesnätverk (DCCBiLSTMs). Dessa modeller jämförs med varandra med hjälp av olika konfigurationer för att studera deras prestanda på EKG-data. Linjär kanonisk korrelationsanalys presterade bättre än dess mer komplexa varianter, DCCA och DCC-BiLSTMs. Med denna metod var det möjligt att förbättra prestandan för klassificering av EKG när man använder två, tre, fyra och sex ledningar på ett beräkningseffektivt sätt.

Simulations of particle systems at constant temperature may be used to estimate several of the system’s physical properties, and some require integration over very long time to be accurate. To achieve sufficient accuracy in finite time the choice of numerical scheme is important and we suggest to use the symplectic Euler method combined with a step in an Ornstein-Uhlenbeck process. This scheme is computationally very cheap and is often used in applications of molecular dynamics. This thesis strives to motivate the usage of the scheme due to the lack of theoretical results and comparisons to alternative methods. We conduct three numerical experiments to evaluate the scheme. The design of each experiment aims to expose weaknesses or strengths of the method. For both model problems and more realistic experiments are the results positive in favor of the method; the symplectic Euler method combined with an Ornstein- Uhlenbeck step does perform well over long times. / Simuleringar av partikelsystem vid konstant temperatur kan användas för att uppskatta flera av systemets fysiska egenskaper. Vissa klasser av egenskaper kräver integration över väldigt lång tid för att uppnå hög noggrannhet och för att uppnå detta i ändlig tid är valet av numerisk metod viktigt. Vi föreslår att använda den symplektiska Euler-metoden i kombination med ett implicit steg i en Ornstein-Uhlenbeck-process. Detta stegschema kräver låg beräkning jämfört med andra scheman och används redan i olika applikationer av molekyldynamik. Detta examensarbete eftersträvar att än mer motivera användandet av schemat, eftersom teoretiska resultat som stödjer metoder är få, och avsaknaden av tidigare liknande studier är betydlig. Vi genomför tre numeriska experiment för att pröva schemat. Under utformningen av experimenten har vi försökt att inkorporera olika fenomen som kan orsaka svårigheter för metoden för att exponera svagheter eller styrkor hos den. För båda modellproblem och för ett mer realistiskt experiment är resultaten positiva till schemats fördel; metoden att kombinera ett symplektisk Euler-steg med ett steg i Ornstein-Uhlenbeck-processen presterar bra över lång tid.