AbstractsComputer Science

Visualization of neural data

by Gustav Henning




Institution: KTH Royal Institute of Technology
Department:
Year: 2015
Keywords: Visualization; neural; data; accumulated; experimental; data; Natural Sciences; Computer and Information Science; Computer Science; Naturvetenskap; Data- och informationsvetenskap; Datavetenskap (datalogi)
Record ID: 1352371
Full text PDF: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-166770


Abstract

The scientific method is an integral part of the investigation and exploration of hypotheses. Although procedures may vary from one field to the next, most have common identifiable stages. Today, there is no lack of tools that illustrate data in different graphical mediums. This thesis focuses instead on the type of tools that researchers use to investigate their hypotheses’ validity.When a sufficient amount of data is gathered, it can be presented for analysis in meaningful ways to illustrate patterns or abnormalities that would otherwise go unnoticed when only viewed in raw numbers. However useful static visualization of data can be when presented in ascientific paper, researchers are often overwhelmed by the number of plots and graphs that can be made using only a sliver of data. Therefore, this thesis will introduce software which purpose is to demonstrate the needs of researchers inanalyzing data from repeated experiments in order to speed up the process of recognizing variations between them. ; Den vetenskapliga metoden är en integral del av undersökningen och utforskandet av hypoteser. Medan procedurer varierar mellan fält liknar de varandra i stora drag. Idag finns det ingen brist på verktyg som visualiserar data i olika grafiska kontexter. Istället fokuserar denna tes på de typ av verktyg som forskare använder för att undersöka integriteten av hypoteser.           När tillräckligt med data samlats finns det olika sätt att presentera denna på ett meningsfullt sätt för att demonstrera mönster och avvikelser som skulle förbli osedda i endast siffror.             Hurvida användbar statisk visualisering av data är som grafik till vetenskapliga rapporter gäller nödvändigtvis inte samma sak vid analys på grund av de många kombinationer av visualisering som ofta finns. Mjukvara kommer att introduceras för att demonstrera behovet av dynamisk representation vid analys av ackumulerad data för att påskynda upptäckten av mönster och avvikelser.