Napovedovanje Alzheimerjeve bolezni s strojnim učenjem iz kliničnih podatkovZrimšek, Matej (Avtor) Kononenko, Igor (Mentor) Alzheimerjeva bolezenbioinformatikamedicinska informatikastrojno učenjenapovedni modelprofiliranje bolezninapovedovanje bolezniV sklopu tekmovanja Alzheimer’s Disease Big Data DREAM Challenge #1 (AD#1) želimo z uporabo odprtega znanstvenega pristopa hitro prepoznati natančne napovedne biomarkerje Alzheimerjeve bolezni, ki jih lahko znanstvene, industrijske in regulativne skupnosti uporabljajo za izboljšanje diagnoze in zdravljenja te bolezni. Z uporabo demografskih, kliničnih in genetskih podatkov ter slikanj z MR, pridobljenih na udeležencih v sklopu pobude Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), smo ustvarili napovedne modele kognitivnih ocen in napovedali neskladja med kognitivnimi sposobnostmi in amiloidnim bremenom. Z izvlačenjem podatkov smo iz enormne množice podatkov sestavili uporaben nabor le-teh za njihovo uporabo kot učne in testne množice. Razvili smo sistem za hitro in poenoteno obdelavo in optimizacijo pridobljenih podatkov. To nam je koristilo, ker smo za napovedovanje poizkusili najrazličnejše pristope in strategije h grajenju učnega modela ter naredili primerjavo njihove učinkovitosti. Poglobili smo se v mnoge druge raziskave na tem področju in z njimi potegnili smernice ter izvedli primerjavo ugotovitev in rezultatov oziroma učinkovitosti z našo.20202020-12-31 08:15:02Magistrsko delo/naloga124112UDK: 004.4VisID: 117742COBISS_ID: 45086211sl