prikaz prve stranice dokumenta Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga
No public access
undergraduate thesis
Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. urn:nbn:hr:168:566744
Vidas, Marta
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Vidas, M. (2023). Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:566744

Vidas, Marta. "Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:566744

Vidas, Marta. "Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:566744

Vidas, M. (2023). 'Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 19 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:566744

Vidas M. Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2023 [cited 2024 December 19] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:566744

M. Vidas, "Primjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:566744

Metadata
TitlePrimjena modela strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga
Title (english)Application of machine learning model for age prediction based on brain MR images
AuthorMarta Vidas
MentorJelena Božek (mentor)
Committee memberJelena Božek (predsjednik povjerenstva)
Committee memberFilip Turčinović (član povjerenstva)
Committee memberIvana Žeger (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2023-07-07, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Primjena strojnog učenja za predikciju dobi iz MR slika mozga koristi se kao pomoć pri dijagnosticiranju ili u praćenju progresa neuroloških poremećaja te pri donošenju odluka u njihovom liječenju. Kod novorođenčadi, predikcija dobi mozga i njeno odstupanje u odnosu na postmenstrualnu dob može poslužiti u pravovremenom otkrivanju prognoza razvojnih, neuroloških i psihijatrijskih poremećaja. U ovom radu dan je pregled metoda strojnog učenja koje su korištene za predikciju dobi mozga s naglaskom na predikciju postmenstrualne dobi kod novorođenčadi. Opisana je struktura dHCP baze podataka i minimalni izlaz pretprocesiranja strukturnih slika dHCP programskog toka podataka. Napravljen je model strojnog učenja za predikciju dobi novorođenčadi na podskupu od 100 ispitanika snimanih nakon 36. tjedna postmenstrualne dobi iz dHCP baze koristeći T2w slike. Također, nad istim skupom podataka, napravljen je i model strojnog učenja za klasifikaciju novorođenčadi na dvije klase: rođene prije termina (nedonoščad) i rođene u terminu.
Abstract (english)
The application of machine learning for age prediction from brain MR images is used as an aid in diagnosis or monitoring the progress of neurological disorders, as well as in making treatment decisions. In newborns, predicting brain age and its deviation from postmenstrual age can be helpful in timely detection of developmental, neurological and psychiatric disorders. This paper provides an overview of machine learning methods used for predicting brain age, with a focus on postmenstrual age prediction in newborns. The structure of the dHCP database and the output of the dHCP minimal processing pipeline for structural images are described. A machine learning model was built to predict the age of newborns using a subset of 100 subjects scanned after 36 weeks of postmenstrual age from the dHCP database, using T2-weighted images. Additionally, using the same dataset, a machine learning model was created to classify newborns as premature or term born.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:566744
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-07-13 10:39:22