Cognitive decline prediction using neuropsychological evaluation results and machine learning techniques
Creators: name: Τσαρούχη, Ευσταθία Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: νευροεκφυλισμός
πρόβλεψη έκπτωσης νοητικών ικανοτήτων
τεχνικές μηχανικής μάθησης
neurodegeneration
prediction of cognitive decline
machine learning

description: Neurodegenerative diseases represent a significant challenge to both individuals and societies worldwide, with conditions such as Alzheimer’s disease affecting millions of people. The main goal of this master’s thesis is to delve into the intricate web of factors associated with these diseases and successfully identify the neuropsychological assessments that can predict a patient’s cognitive decline. The research begins by conducting data cleaning and analysis on datasets provided by the “Alzheimer Hellas” institute. Employing various ML test cases, patterns within the dataset are detected, unveiling correlations with the onset and progression of neurodegenerative diseases. One key aspect of the research involves refining the dataset to create a transformed dataset that would fit the scope of this thesis - to successfully predict the cognitive decline of a patient by utilizing machine learning techniques. Categorizing the dataset based on diagnostic labels provides valuable insights into patient profiles and disease trajectories. Moreover, the research (1) explores various sampling techniques, such as oversampling and undersampling, (2) evaluates the hyperparameters and cross-validation techniques, (3) analyze some feature selection and dimensionality reduction techniques, such as LASSO and PCA and (4) harness the power of cross-validation techniques. By identifying critical neuropsychological assessments that can key factors in successfully predicting a patient’s cognitive decline, this study offers actionable insights for clinicians in disease prognosis and treatment planning. By partitioning the dementia dataset into distinct folds, the GroupKFold method aligns with unique patient groups, ensuring a comprehensive assessment of model performance. This cross-validation method supports better prediction results, achieving a best accuracy of 84% for an oversampled dataset with “C=0.5”.
description: Οι νευροεκφυλιστικές νόσοι αποτελούν ένα από τα σημαντικότερα ανερχόμενα προβλήματα παγκοσμίως, τα οποία επηρεάζουν όχι μόνο τους ασθενείς και τις οικογένειες αυτών αλλά ολόκληρες κοινωνίες. Η συγκεκριμένη διπλωματική εργασία έχει ως κύριο στόχο την ανάλυση των σημαντικότερων παραγόντων που σχετίζονται με αυτές τις νόσους, την αναγνώριση των νευροψυχολογικών εκτιμήσεων που επιδρούν σημαντικά στην πρόωρη αναγνώριση της νοητικής μετάπτωσης ενός ασθενούς. Ειδικότερα, μέσω της εφαρμογής αντιπροσωπευτικών μοντέλων μηχανικής μάθησης, η παρούσα εργασία στοχεύει στην ταυτοποίηση των εκτιμήσεων αυτών αλλά και την επιτυχή πρόβλεψη της μετάπτωσης ενός ασθενούς στο επόμενο στάδιο άνοιας. Η έρευνα της παρούσας εργασίας ξεκινά με την εκτενή ανάλυση και καθαρισμό των συνόλων δεδομένων που διατέθηκαν από την Ελληνική Εταιρεία Νόσου Alzheimer και Συγγενών Διαταραχών. Το συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων αξιοποιείται ως βάση σε διάφορα μοντέλα μηχανικής μάθησης, και βάσει αυτού ταυτοποιούνται οι σημαντικότερες νευροψυχολογικές εκτιμήσεις που συσχετίζονται με την επιτυχή πρόβλεψη της έναρξης ή και προόδου μιας νευροεκφυλιστικής νόσου. Ειδικότερα, η εργασία (1) ερευνά διάφορες τεχνικές δειγματοληψίας, όπως η υπερδειγματοληψία και η υποδειγματοληψία, με σκοπό την αντιμετώπιση της ανισορροπίας ανάμεσα στις κλάσεις του τελικού συνόλου δεδομένων, (2) αξιολογεί την καταλληλότητα των υπερπαραμέτρων αλλά και τεχνικών διαστασιολόγησης, (3) ερευνά τεχνικές επιλογής χαρακτηριστικών και μείωσης διαστάσεων, όπως η τεχνική “LASSO” ή “PCA ενώ (4) τεχνικές επικύρωσης αποτελούν ένα επιπρόσθετο φίλτρο για την αξιόπιστη αξιολόγηση των μοντέλων. Τα καλύτερα αποτελέσματα πρόβλεψης επιτυγχάνονται για την τεχνική επικύρωσης “GroupKFold” και υπερπαραμέτρου C “0.5.”, με τελική ακρίβεια του μοντέλου στο 84%.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)