Napovedovanje časa do progresije multiple sklerozeKUMPERŠČAK, GAL (Avtor) Špiclin, Žiga (Mentor) Multipla sklerozanapovedovanje progresijemagnetno resonančno slikanjepreživetvena analizanaključni preživetveni gozdovistrojno učenjerazložljivost modelovMagistrsko delo obravnava napovedovanje časa do potrjene progresije multiple skleroze (MS) na podlagi morfometričnih značilnic, izračunanih iz magnetnoresonančnih (MR) slik glave. Za razliko od večine dosedanjih pristopov, ki progresijo obravnavajo kot dihotomni izid v vnaprej določenem časovnem oknu, je problem zastavljen kot analiza preživetja na ravni posameznega obiska (ang. per-visit), pri kateri vsaka MR meritev predstavlja samostojno opazovanje z lastnim časom do dogodka. Uporabljeni so podatki študije AI ProMiS: 166 bolnikov s skupno 612 MR obiski iz treh slovenskih kliničnih centrov, pri čemer je bila progresija po kriteriju CDP-6 zabeležena pri 9,5 % obiskov. Iz volumetričnih meritev možganskih struktur je sestavljenih sedem naborov značilnic (volumni, asimetrija med hemisferama, z-indeks), nad vsakim pa so izvedene štiri časovne transformacije (direktne vrednosti, razlika, naklon in analiza glavnih komponent). Na tako pridobljenih 28 podatkovnih zbirkah so primerjani naključni preživetveni gozdovi (RSF), preživetvena metoda podpornih vektorjev in štirje modeli globokega učenja iz knjižnice PyCox, kot referenca pa še klasični naključni gozd in Coxov model sorazmernih ogroženosti. Najbolje se je odrezal model RSF na naboru z-indeksov s transformacijo naklona, ki je v 5-kratni križni validaciji dosegel C-indeks 0,634 ± 0,077, na zunanji zadržani množici iz drugega kliničnega centra pa 0,689; časovno odvisni AUROC ostaja med 0,66 in 0,69 pri horizontih od 24 do 60 mesecev. Napovedi so pojasnjene z metodama Bellatrex za lokalne razlage in SHAP za globalno oceno pomembnosti značilnic. Obe metodi med najpomembnejše napovednike uvrščata morfometrične značilnice — asimetrije kortikalnih regij, volumne kortikalnih girusov in četrto možgansko votlino — pred demografskimi in kliničnimi spremenljivkami. Rezultati kažejo, da je čas do progresije MS mogoče modelirati iz MR značilnic tudi pri razmeroma majhni kohorti; glavna omejitev ostaja majhno število primerov.20262026-08-27 14:25:09Magistrsko delo/naloga186151VisID: 63415sl