Αναγνώριση κατηγορίας νοητικής έκπτωσης με τη χρήση της μπαταρίας R4Alz και τεχνικές μηχανικής μάθησης
Creators: name: Γιαγκούλη, Ολυμπία Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Νευροεκφυλισμός
Τεχνικές μηχανικής μάθησης
Αναγνώριση σταδίων Αλτσχάιμερ
Neurodegenaration
Machine learning techniques
Alzheimer disease classification

description: Ο νευροεκφυλισμός αποτελεί μια ομάδα νευρολογικών διαταραχών που εξελίσσονται με τον χρόνο και έχουν σοβαρές συνέπειες στη λειτουργία του εγκεφάλου. Περιλαμβάνει γνωστές νόσους όπως τις νόσους Alzheimer, Parkinson και Huntington, καθώς και δύο συχνές καταστάσεις που σχετίζονται με τον νευροεκφυλισμό: την υποκειμενική γνωστική έκπτωση (SCD) και την ήπια γνωστική εξασθένηση (MCI). Αυτές οι παθήσεις επηρεάζουν σημαντικά την ποιότητα ζωής των ασθενών και καθιστούν τηνέγκαιρη διάγνωσή τους απαραίτητη για τη διαχείριση των συμπτωμάτων και την αποτροπή της περαιτέρω εξέλιξης της νόσου. Η παρούσα διπλωματική εργασία εξετάζει την ανάπτυξη μοντέλων για την αναγνώριση νοητικής έκπτωσης χρησιμοποιώντας τη μπαταρία R4Alz και τεχνικές μηχανικής μάθησης. Στόχος της είναι η δημιουργία μοντέλων που μπορούν να προβλέπουν τον νευροεκφυλισμό σε πρώιμα στάδια με ακρίβεια και αξιοπιστία. Η μπαταρία R4Alz αναδεικνύεται ως μια νέα τεχνολογική προσέγγιση που μπορεί να χρησιμοποιηθεί στην κλινική πράξη για την εντοπισμό ατόμων με SCD και τη διάκρισή τους από τα γνωστικά υγιή άτομα, καθώς και για τον εντοπισμό ατόμων με MCI και τη διάκρισή τους από τα γνωστικά υγιή άτομα. Κατά τη διάρκεια της εργασίας, πραγματοποιήθηκε λεπτομερής ανάλυση και σύγκριση διάφορων τεχνικών προεπεξεργασίας και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, με στόχο τη δημιουργία μοντέλων με υψηλή ευαισθησία. Συγκεκριμένα, διερευνήθηκε η επίδραση διαφορετικών τεχνικών προεπεξεργασίας όπως η υποδειγματοληψία, η υπερδειγματοληψία, ο υπολογισμός των ελλείπουσων τιμών, η επιλογή χρήσιμων χαρακτηριστικών καθώς και της χρήσης διαφορετικών αλγορίθμων ταξινόμησης. Τα αποτελέσματα αναδεικνύουν ότι η μπαταρία R4Alz μπορεί να χρησιμοποιηθεί με επιτυχία για τη διάγνωση του νευροεκφυλισμού, με σημαντική ακρίβεια στην κατηγοριοποίηση τωνατόμων με SCD, MCI και τα γνωστικά υγιή άτομα.
description: Neurodegeneration comprises a group of neurological disorders that progress over time and have serious consequences on brain function. It includes well-known diseases such as Alzheimer's, Parkinson's, and Huntington's, as well as two common conditions related to neurodegeneration: subjective cognitive decline (SCD) and mild cognitive impairment (MCI). These conditions significantly impact patients' quality of life and necessitate early diagnosis for symptom management and disease progression prevention. This thesis investigates the development of classification models for the recognition of cognitive impairments using R4Alz battery and machine learning techniques. The objective is to develop models capable of accurately and reliably predicting neurodegeneration at early stages. The R4Alz battery emerges as a novel technological approach that can be used in clinical practice to identify individuals with SCD and distinguish them from cognitively healthy individuals, as well as to identifyindividuals with MCI and distinguish them from cognitively healthy individuals. Throughout this work, a detailed analysis and comparison of various preprocessing techniques and machine learning algorithms were conducted with the aim of creating models with high sensitivity. Specifically, the impact of different preprocessing techniques, such as subsampling, oversampling, handling missing values, feature selection, and the use of different classification algorithms, was explored. The results highlight that the R4Alz battery can be successfully utilized for the diagnosis of neurodegeneration, with significant accuracy in the classification of individuals with SCD, MCI, and cognitively healthy individuals.
description: Σε συνεργασία με:Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)