Ανάπτυξη εφαρμογής για την υποστήριξη απόφασης στη διάγνωση του Alzheimer's. - (:unkn) unknown (My University, 2024)
Η νόσος Alzheimer (AD) αποτελεί μια από τις πιο συχνές νευροεκφυλιστικές ασθένειες του 21ο αιώνα. Είναι προοδευτική, δηλαδή εντείνεται με την πάροδο του χρόνου και μέχρι σήμερα δεν υπάρχει κάποια θεραπεία. Η μόνη διαθέσιμη διαχείριση της νόσου είναι φάρμακα που καθυστερούν την εξέλιξή της, εφόσον έχει γίνει έγκαιρα η διάγνωση. Ο σκοπός της παρούσας εργασίας είναι η δημιουργία ενός Συστήματος Υποστήριξης Αποφάσεων για την υποστήριξη της απόφασης στην διάγνωση του Alzheimer. Για την ανάπτυξη του συστήματος χρησιμοποιήθηκαν τεχνικές μηχανικής μάθησης, συγκεκριμένα αλγόριθμοι ταξινόμησης, με στόχο την δημιουργία ενός μοντέλου που θα ενσωματωθεί σε μια γραφική διεπαφή (ιστοσελίδα) για χρήση από τον ιατρό. Για την κατασκευή του μοντέλου χρησιμοποιήθηκαν δεδομένα ασθενών Alzheimer και ασθενών με Mild Cognitive Impairment (MCI). Πιο αναλυτικά το dataset περιέχει 820 εισαγωγές, όπου 590 είναι υγιείς, 135 πάσχουν από MCI και 95 πάσχουν από AD. Επιλέχθηκαν 5 αλγόριθμοι ταξινόμησης ο Multilayer Perceptron, ο k-Nearest Neighbor, o JRip, ο Decision Tree και ο Random Forest και η διαδικασία της ταξινόμησης χωρίστηκε και 4 φάσεις: α. ταξινόμηση χωρίς φίλτρα, β. ταξινόμηση με το φίλτρο Attribute Selection, γ. ταξινόμηση με το φίλτρο Class Balancer και δ. ταξινόμηση με τον Cost Sensitive Classifier. Υψηλότερες επιδόσεις είχαν οι αλγόριθμοι Decision Tree με το φίλτρο Attribute Selection, Random Forest χωρίς φίλτρα και Random Forest με τον Cost Sensitive Classifier με ακρίβειες 90.24%, 91,21% και 91,34% αντίστοιχα. Το μοντέλο που επιλέχθηκε για εξαγωγή και ενσωμάτωση στην γραφική διεπαφή χρήστη είναι αυτό του Decision Tree.
Keywords: Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων, Μηχανική Μάθηση, Ταξινόμηση; Alzheimer's, Multilayer Perceptron, Decision Tree, k-Nearest Neighbor, JRip, Random Forest