Αξιολόγηση παρέμβασης άσκησης σε περιβάλλον τεχνητής βαρύτητας σε υγιή και ασθενή άτομα με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης και λειτουργικής συνδεσμολογίας
Creators: name: Μέτσιου, Άννα Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ταξινομητές
Mηχανική Μάθηση
Πίνακες σύγχυσης
Classifiers
Machine learning
Confusion matrix

description: Η φυγοκέντρηση μικρού βραχίονα (SAHC) προτείνεται ως μια ισχυρή αντεπίθεση για τη θεραπεία της αποδυνάμωσης και την πρόληψη της προοδευτικής αναπηρίας σε περίπτωση δευτερογενούς προοδευτικής πολλαπλής σκλήρυνσης. Βασισμένη σε μακροχρόνια φυσιολογική γνώση που προέρχεται από την ιατρική του διαστήματος και αποστολές, η εκπαίδευση με τεχνητή βαρύτητα φαίνεται να είναι μια υποσχόμενη προσέγγιση φυσικής αποκατάστασης για την πρόληψη της μυοσκελετικής πτώσης λόγω εγκλεισμού και αδράνειας. Η παρούσα μελέτη πραγματοποιεί μία αξιολόγηση της παρέμβασης άσκησης σε περιβάλλον τεχνητής βαρύτητας σε υγιή και ασθενή άτομα με σκλήρυνση κατά πλάκας (26 στο σύνολο) με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης και λειτουργικής συνδεσμολογίας. Οι πειραματικές διαδικασίες για τη συλλογή δεδομένων πραγματοποιήθηκαν από τους Δρ. Χρυσούλα Κουρτίδου-Παπαδέλη, Χρήστο Φραντζίδη, Άννα Νικολαΐδου, Μιχάλη Κουρτίδη, Αγησίλαο Κράχτη, Αλίκη Καρκάλα, Αναστασία Μούρνου, Χριστίνα Πλωμαρίτη, Μανώλη Κωστάκη και Christiane Nday. Η συλλογή και η ανάλυση των καρδιαγγειακών δεδομένων σ αυτά τα 26 άτομα έγινε από τους Χρυσούλα Κουρτίδου-Παπαδέλη και Χρήστο Φραντζίδη. Μετά την ανάλυση των αερίων του αίματος στα δεδομένα εφαρμόστηκε ο αλγόριθμος random forest, ο οποίος αποτελεί ένα είδος μάθησης που λειτουργεί με την κατασκευή ενός πλήθους δέντρων απόφασης κατά το χρόνο εκπαίδευσης. Κάθε δέντρο αποφάσεων δίνει μια κατηγοριοποίηση, προτεινόμενη τιμή της εξαρτημένης μεταβλητής. Καθώς και ο αλγόριθμος δέντρο απόφασης για να συγκρίνουμε ποιος ταξινομητής είναι πιο αποδοτικός. Σκοπός της εργασίας είναι να διαπιστωθεί αν και σε ποιο βαθμό επηρεάζεται η απόδοση των ταξινομητών από την επιλογή χαρακτηριστικών, παρουσιάζοντας και τα αντίστοιχα αποτελέσματα. Επίσης σε αυτό το μοντέλο θα αξιολογηθεί η ακρίβεια για κάθε μέτρηση αερίων αίματος στα δεδομένα δοκιμής. Αξίζει να αναφερθεί ότι η ακρίβεια δεν είναι καλός δείκτης απόδοσης ταξινομητών όταν οι κατηγορίες είναι ανισομερείς. Απαιτούνται περισσότερες πληροφορίες για να γίνει κατανοητό πόσο καλά πραγματικά αποδίδει το μοντέλο. Ήταν το ίδιο αποτελεσματικό για κάθε κατηγορία; Υπήρχαν ζεύγη κατηγοριών που το μοντέλο δυσκολεύτηκε ιδιαίτερα να διακρίνει; Γι’ αυτό τον λόγο αυτό θα εξαχθεί και ένας πίνακας σύγχυσης (confusion matrix) για κάθε κατηγορία μετρήσεων.
description: Short-arm human centrifugation (SAHC) is proposed as a strong countermeasure for treating weakness and preventing progressive disability in cases of secondary progressive multiple sclerosis. Based on long-standing physiological knowledge derived from space medicine and missions, training with artificial gravity appears to be a promising rehabilitation approach to prevent musculoskeletal decline due to confinement and inertia. This study conducts an evaluation of an exercise intervention in an artificial gravity environment on healthy and ill individuals with multiple sclerosis (26 in total), using machine learning techniques and functional connectivity. The experimental procedures for data collection were carried out by Dr. Chryssoula Kourtidou-Papadeli, Christos Frantzis, Anna Nikolaidou, Michalis Kourtidis, Agisilaos Krakti, Aliki Karkala, Anastasia Mournou, Christina Plomariti, Manolis Kostakis, and Christiane Nday. The collection and analysis of cardiovascular data in these 26 individuals were conducted by Chryssoula Kourtidou-Papadeli and Christos Frantzidis. After the analysis of blood gas data, the random forest algorithm was applied, which is a type of machine learning that operates by constructing a multitude of decision trees during the training phase. Each decision tree provides a categorization or a proposed value for the dependent variable, along with a decision tree algorithm to compare which classifier is more efficient. The purpose of this work is to determine whether and to what extent the performance of classifiers is affected by feature selection, presenting the corresponding results. Additionally, this model will assess the accuracy for each measurement of blood gases in the test data. It is worth noting that accuracy is not a good performance indicator for classifiers when the categories are imbalanced. More information is required to understand how well the model truly performs. Was it equally effective for each category? Were there pairs of categories that the model particularly struggled to distinguish? For this reason, a confusion matrix will also be extracted for each category of measurements.