prikaz prve stranice dokumenta Predikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika
No public access
undergraduate thesis
Predikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. urn:nbn:hr:168:376507
Vuradin, Mateja
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Vuradin, M. (2023). Predikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:376507

Vuradin, Mateja. "Predikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:376507

Vuradin, Mateja. "Predikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:376507

Vuradin, M. (2023). 'Predikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 18 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:376507

Vuradin M. Predikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2023 [cited 2024 November 18] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:376507

M. Vuradin, "Predikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:376507

Metadata
TitlePredikcija starosti mozga novorođenčeta temeljem značajki iz strukturnih MR slika
Title (english)Neonatal brain age prediction based on features from the structural MR images
AuthorMateja Vuradin
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
Brojni današnji problemi i zadaci vrlo su kompleksni, osobito za računala. Ovdje na snagu nastupa efikasnost modela dubokog učenja, tj. umjetnih neuronskih mreža. Njihov cilj je brzo nalaženje rješenja, ali da pritom ostanu generalizirane. U ovom radu istražila se njihova primjena na MR slike mozga novorođenčadi s ciljem predviđanja starosti. Ovo je ključno za razvoj medicine i rano otkrivanje bolesti djece. Koristila se metoda regresije, klasična metoda predviđanja kontinuiranih vrijednosti korištenjem nadziranog učenja. Istražene su metode i model iz FastMONAI knjižnice, a baza podataka uzeta je iz dHCP-a. Dobiveni rezultati na podacima za testiranje bili su zadovoljavajući s pogreškom manjom od 1,5 tjedana starosti.
Abstract (english)
Numerous today's problems and tasks are highly complex, especially for computers. This is where the efficiency of deep learning models, i.e., artificial neural networks, comes into play. Their goal is to quickly find solutions while remaining generalized. This study explored their application to MRI of newborn brains with the aim of predicting age. This is crucial for the development of medicine and early detection of childhood diseases. Regression, a classical method for predicting continuous values using supervised learning, was utilized in this work. Methods and models from the FastMONAI library were explored, and the dataset was obtained from dHCP. The obtained results on the test data were satisfactory, with an error of less than 1,5 weeks of age.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:376507
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 10:41:34