prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma
Rad nije dostupan
diplomski rad
Predviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:813386
Marković, Dora
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Marković, D. (2019). Predviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:813386

Marković, Dora. "Predviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:813386

Marković, Dora. "Predviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:813386

Marković, D. (2019). 'Predviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:813386

Marković D. Predviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:813386

D. Marković, "Predviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:813386

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:813386
Podaci o radu
NaslovPredviđanje raka dojke temeljem značajki dobivenih iz probirnih mamograma
Naslov (engleski)Prediction of Breast Cancer Using Features Extracted From Screening Mamograms
AutorDora Marković
MentorTomislav Petković (mentor)
Član povjerenstvaTomislav Petković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-18, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Mamografija je rendgensko snimanje dojke koje se koristi u probiru i dijagnostici raka dojke. Zbog velikog broja pretraga, interpretacija podataka temeljena na strojnom učenju uvelike olakšava rad i poboljšava rezultate. U ovom radu proučavamo dijagnosticiranje raka dojke uz pomoć dva modela, SVM-a i Bayesovih mreža. Značajke su dobivene iz tri javno dostupne baze, CBIS-DDSM, mini-MIAS te Mammographic Mass Data Set. Značajke su promijenjene iz kategoričkih u numeričke, ako je to bilo potrebno. Za oba model je provedena k-unakrsna provjera te su dobiveni optimalni hiperparametri modela. Uočava se da u većini slučajeva SVM daje malo bolje rezultate od Bayesovih mreža.
Sažetak (engleski)
Mammography is the X-ray of the breast that is used in screening and diagnosis of breast cancer. Due to the large number of searches, interpretation of data based on machine learning greatly facilitates screening and improves the results. In this thesis we investigated breast cancer diagnosis with the help of two models, SVM and the Bayesian network. Features are derived from three publicly accessible databases, CBIS-DDSM, mini-MIAS, and Mammographic Mass Data Set. Features were changed from categorical to numeric, if necessary. For both models, a k-fold cross-validation was performed and the optimal model hyperparameters were obtained. In most cases SVM gives better results than the Bayesian network, but the difference in the obtains scores is small.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:813386
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 20:04:33