Napovedovanje UPDRS ocene motoričnih znakov na podlagi spirografskih podatkov pri bolnikih z nevrodegenerativnimi boleznimiNIKOLOV, IVAN (Avtor) Sadikov, Aleksander (Mentor) Georgiev, Dejan (Komentor) MDS-UPDRStremornapovedovanjespiraleParkinsonCheckstrojno učenjeNevrodegenerativne bolezni zaznamuje vrsta motečih simptomov, ki vplivajo na vsakdanje življenje. Med temi simptomi izstopa tremor – nehoteni, ritmični izmenični krči agonističnih in antagonističnih mišičnih skupin. Lestvica MDS-UPDRS se uporablja za ocenjevanje motoičnih in nemotoričnih Parkinsonove bolezni, vključno tremorjem. S spirografijo se kvalitativno in kvantitativno ocenjuje tremorj pri boleznih, kot so Parkinsonova bolezen, esencialni tremor in distonija. ParkinsonCheck, mobilna aplikacija, pomaga pri odkrivanju in razvrščanju tremorja (parkinsonski in esencialni tremor). Osrednja točka te raziskave je razvoj napovednih modelov za napovedovanje ocen MDS-UPDRS za posturalni, kinetični in mirujoči tremor z uporabo spirografskih podatkov, zbranih s programom ParkinsonCheck na mobilnem telefonu. Metode ekstrakcije značilnosti, ki smo jih uporabili, so enake tistim, ki smo jih uporabili za razvoj modelov ParkinsonCheck. Za modeliranje smo uporabili metode Random Forest, logistično regresijo in XGBoost, pri izbiri podmnožic značilk pa smo uporabili ReliefF in metoda vzajemne informacije. Spodbudni rezultati so bili opaženi pri binarni klasifikaciji posturalnega tremorja z ROC AUC 0,754 (Random Forest) in kinetičnega tremorja z ROC AUC 0,713 (XGBoost, učen na podmnožici, izbrana z metode vzajemne informacije). Tremor v mirovanju zaradi svoje narave in nezmožnosti zajemanja le-tega z aplikacijo ParkinsonCheck z modeli ni bil zaznaven.20232023-09-13 19:15:12Diplomsko delo/naloga150083sl