prikaz prve stranice dokumenta Predikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga
No public access
undergraduate thesis
Predikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:249974
Barić, Lana
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Barić, L. (2024). Predikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:249974

Barić, Lana. "Predikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:249974

Barić, Lana. "Predikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:249974

Barić, L. (2024). 'Predikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 19 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:249974

Barić L. Predikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 December 19] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:249974

L. Barić, "Predikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:249974

Metadata
TitlePredikcija poremećaja iz spektra autizma korištenjem značajki strukturnih slika magnetske rezonancije mozga
Title (english)Autism spectrum disorder prediction using features of the structural magnetic resonance images of the brain
AuthorLana Barić
MentorJelena Božek (mentor)
Committee memberJelena Božek (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSonja Grgić (član povjerenstva)
Committee memberIvana Žeger (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-09-11, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Autizam je kompleksan neurobiološki poremećaj ljudskog mozga koji je okarakteriziran različitim oblicima oštećenja socijalne interakcije, komunikacije i ponašanja. Kako bi osobe s autizmom dobile pravovremenu pomoć, rana dijagnoza je izrazito važna. Stoga se postavlja pitanje, može li se on dijagnosticirati i predvidjeti pomoću modela strojnog učenja te korištenjem slika magnetske rezonancije (MR) mozga. U ovom radu se fokusiralo na strukturne MR slike. Pomoću modela logističke regresije provelo se treniranje na skupu podataka ABIDE, a potom i testiranje modela. Korišteno je nekoliko skupova značajki, a najbolji rezultat je bio kada se radilo sa svim anatomskim značajkama mozga, ali bez korištenja demografskih podataka sudionika. Tada je točnost bila 60%, AUC rezultat 0,6209 te bi model logističke regresije prepoznao da osoba ima autizam u 55 % slučajeva. Dobiveni rezultati su u skladu s očekivanjima i pokazuju da bi daljnje istraživanje i razvoj modela strojnog učenja i MR slika mozga bili od velike koristi u otkrivanju autizma.
Abstract (english)
Autism is a complex neurobiological disorder of the human brain characterized by various forms of impairment in social interaction, communication, and behaviour. For individuals with autism, early diagnosis is extremely important. Therefore, the question arises whether machine learning models can be used to diagnose and predict autism with the help of brain magnetic resonance (MR) imaging. This study focused on structural MR images. A logistic regression model was trained on the ABIDE dataset and then tested. Several feature sets were used, and the best result was achieved when working with all anatomical brain features, but without using the demographic data of the participants. In that case, accuracy was 60%, the AUC score was 0.6209, and the logistic regression model would recognize that a person has autism in 55% of cases. The results obtained are in line with expectations and indicate that further research and development of machine learning models and brain MR images would be of great benefit in detection of autism.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:249974
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 on2024-10-12 20:03:36