PREDIKCIJA HRONIČNE BOLESTI BUBREGA NA OSNOVU SCINTIGRAFSKIH SNIMAKA UPOTREBОM METODA MAŠINSKOG UČENJA
Ključne reči:
Mašinsko učenje, scintigrafija, hronična bolest bubrega
Apstrakt
U ovom radu istražena je primena mašinskog učenja za predviđanje stadijuma hronične bolesti bubrega na osnovu podataka ispitnika i slika dobijenih scintigrafijom. Analizirani su klinički i demografski podaci kao i podaci dobijeni iz slika, a primenjeni modeli su: metod k - najbližih suseda, stablo odluke, metod slučajne šume i gradijentnog pojačavanja. Rezultati su pokazali da metod k - najbližih suseda ima najnižu tačnost od 24%, dok su stablo odluke i metod slučajne šume pokazali znatno bolje performanse sa tačnošću od 96%. Model gradijentnog pojačavanja se najbolje pokazao postigavši tačnost od 100%.
Reference
[1] T. Nosek, B. Brkljač, D. Despotović, M. Sečujski, T. Lončar-Turukalo, Praktikum iz mašinskog učenja, 1st ed., Novi Sad: Univerzitet u Novom Sadu, 2020, pp. 122.
[2] P. Cunningham, S. J. Delany., ”k-Nearest neighbour classifiers.”, ACM Computing Surveys, vol. 54(6), pp. 1-25, April, 2007.
[3] M. Nikolić, A. Zečević, Маšinsko učenje, Beograd: Matematički fakultet Univerziteta u Beogradu, 2019.
[4] https://dynamicrenalstudy.org/ (pristupljeno u maju 2024.)
[5] M. Sezgin, B. Sankur., "Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation." Journal of Electronic Imaging, vol. 13(1), pp. 146-165, 2004.
[6] N. Otsu., (1979). "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9(1), pp. 62-66,1979.
[7] D. Vidaković, Tehnologije i alati u mašinskom učenju, Novi Sad: Fakultet tehničkih nauka Univerziteta u Novom Sadu, 2023.
[8] https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html (pristupljeno u junu 2024.)
[2] P. Cunningham, S. J. Delany., ”k-Nearest neighbour classifiers.”, ACM Computing Surveys, vol. 54(6), pp. 1-25, April, 2007.
[3] M. Nikolić, A. Zečević, Маšinsko učenje, Beograd: Matematički fakultet Univerziteta u Beogradu, 2019.
[4] https://dynamicrenalstudy.org/ (pristupljeno u maju 2024.)
[5] M. Sezgin, B. Sankur., "Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation." Journal of Electronic Imaging, vol. 13(1), pp. 146-165, 2004.
[6] N. Otsu., (1979). "A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 9(1), pp. 62-66,1979.
[7] D. Vidaković, Tehnologije i alati u mašinskom učenju, Novi Sad: Fakultet tehničkih nauka Univerziteta u Novom Sadu, 2023.
[8] https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html (pristupljeno u junu 2024.)
Objavljeno
2024-11-05
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo
