Analiza in klasifikacija elektroencefalograma za pomoč pri diagnosticiranju zgodnje Alzheimerjeve bolezniAljaž, Barbara (Avtor) Jager, Franc (Mentor) Sakić, mag., David (Komentor) elektroencefalografijamikrostanjaAlzheimerjeva bolezennevronske mrežeElektroencefalogram (EEG) se kot diagnostično orodje uporablja predvsem za diagnosticiranje relativno redkih možganskih bolezni, na primer epilepsije. V tej magistrski nalogi smo se usmerili na gručenje in analizo EEG-mikrostanj, ponavljajočih se topografij električnih potencialov na površini glave. Osredotočili smo se na problem zgodnjega odkrivanja Alzheimerjeve bolezni, najpogostejše oblike demence, ki prizadene od 5-10% ljudi starejših od 65 let. Analizirali smo tri algoritme za gručenje mikrostanj. Na podlagi pridobljenih mikrostanj smo opravili analizo statistične pojavljivosti EEG-mikrostanj in opazili signifikantne razlike v pojavljivosti nekaterih mikrostanj med zdravimi subjekti in subjekti, ki imajo najverjetneje demenco. Ta mikrostanja smo nato uporabili v postopku klasifikacije. S postopkom 10-kratnega križnega preverjanja smo ocenili natančnost osmih enostavnih klasifikatorjev, ki glede na statistično pojavljivost mikrostanj v EEG-posnetku določijo, ali je subjekt zdrav ali pa ima demenco. Najbolj natančen klasifikator je bil naučen z metodo podpornih vektorjev na podlagi mikrostanj, pridobljenih z metodo SCIMS, in ima AUC enak 0,76.20232023-11-14 07:50:14Magistrsko delo/naloga152239VisID: 35354COBISS_ID: 172733187sl