Arora : Python package for Sleep Revolution - Anton Björn Mayböck Helgason 2000-; Björgvin Ægir Elisson 2000-; Eva Björg Nåbye 2000-; Margrét Sól Aðalsteinsdóttir 2000- (2022)
This report discusses a B.Sc. project done at Reykjavik University on sleep research, more specifically Arora, a Python package developed as a tool for sleep researchers to assist with data reading, preprocessing, feature extraction, and visualization. The package is thought of as a tool for the first steps in sleep data processing before any extensive data analysis or machine learning is done on the data. The report discusses the workflow of the project and the methodology used, along with how the development and testing of the package were conducted. The product is a solid foundation of a Python package but the last chapter examines how the future development and the missing functionality can be implemented. This project is done in collaboration with Sleep Revolution, a project funded by the European Union, focused on researching obstructive sleep apnea with cutting-edge methods and technology. Þessi skýrsla ræðir verkefni til Bakkalársgráðu við Háskólann í Reykjavík um svefnrannsóknir, nánar tiltekið Arora, Python pakka þróaðan sem verkfærakassi fyrir svefnrannsakendur til að aðstoða við lesningu gagna, forvinnslu þeirra, úrdrátt sérkenna, og myndbirtingu. Pakkinn er hugsaður sem tól fyrir fyrstu skrefin í úrvinnslu svefngagna áður en umfangsmikilli gagnagreiningu eða vélrænu gagnanámi er beitt á gögnin. Skýrslan talar um vinnuferli verkefnisins og aðferðafræðina sem var notuð, ásamt því hvernig þróunarferli pakkans og prófunum hans var háttað. Afurðin er áreiðanlegur grunnur af Python pakka en síðasti kaflinn rannsakar hvernig þróun pakkans til framtíðar getur verið háttað ásamt því hvernig virknin sem vantar getur verið innleidd. Þetta verkefni var gert í samstarfi við Svefnbyltinguna sem er rannsóknarverkefni fjármagnað af Evrópusambandinu, sem rannsakar kæfisvefn með háþróuðum aðferðum og tækni. This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 96541