Ανάπτυξη μοντέλων πρώιμης διάγνωσης της ασθένειας Alzheimer's, με χρήση κλινικών και γενετικών δεδομένων - (:unkn) unknown (My University, 2023)
Η παρούσα πτυχιακή εργασία, είχε σαν στόχο την κατασκευή ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης σε εφαρμογή ιστού, με απώτερο σκοπό την πρώιμη διάγνωση της ασθένειας Alzheimer’s. Για να μπορέσει να επιτευχθεί αυτός ο στόχος, πραγματοποιήθηκαν ορισμένα βήματα. Αρχικά, χρησιμοποιήθηκε ένα έτοιμο dataset από το Kaggle, το οποίο διέθετε 820 εγγραφές ασθενών σε συνδυασμό με 31 χαρακτηριστικά αυτών. Έπειτα, για την επίτευξη της αναγκαίας βέλτιστης απόδοσης το dataset υπέστη μία σειρά από ενέργειες προ-επεξεργασίας και οπτικοποίησης, όπως ο έλεγχος των τιμών του dataset, η διαγραφή και η προσθήκη χαρακτηριστικών και η οπτική σύγκριση της συσχέτισης του χαρακτηριστικού-στόχου με τα υπόλοιπα. Εφόσον αυτές ολοκληρώθηκαν, το dataset εισήχθη σε αρκετούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να ξεκινήσει η διαδικασία training και testing. Πραγματοποιήθηκαν δοκιμές και πειράματα με αλλαγές στις παραμέτρους των αλγορίθμων ούτως ώστε να βρεθεί ο πιο αποτελεσματικός με τις βέλτιστες παραμετροποιήσεις. Το τελικό μοντέλο, βάσει απόδοσης, ήταν ο Random Forest Classifier, με χρήση FCBS. Το τελικό στάδιο μετά τον σχεδιασμό του μοντέλου, ήταν να κατασκευαστεί η εφαρμογή ιστού, μέσω της οποίας ένας χρήστης θα είναι ικανός να εισάγει ορισμένα γενετικά και κλινικά δεδομένα και να λαμβάνει μία διάγνωση. Η εφαρμογή είναι γραμμένη σε Python, ενώ για την αλληλεπίδραση του χρήστη χρησιμοποιήθηκε η γλώσσα JavaScript με διάφορα στοιχεία CSS για τη δημιουργία μίας φιλικής διεπαφής με την ιστοσελίδα.

The current thesis’s goal is the creation of a web application which implements a machine learning model, capable of diagnosing the Alzheimer’s disease in it’s early stages. A series of events and steps were crucial for the creation of the web application. A dataset was obtained by Kaggle, one of the largest data science communities. The dataset had 820 entries and each one of them had 31 clinical and genetic features. A raw and unedited dataset is never a good idea in machine learning and for that, some actions took place. These actions include some pre-editing and visualization, like checking the correctness of the attributes, adding and removing features, and visualizing the correlation of the target feature with the other ones. After the pre-editing stage, the dataset was ready to be introduced to the algorithms, in order for the testing / training phase to take place. After a series of experiments and trials with the algorithms and their parameters, the best option was using the Random Forest Classifier with the FCBS. The final stage was creating the web application in a way for the user to be able to enter the values of clinical and genetic data, so that he/she can receive a diagnosis. The web application was written in Python and JavaScript and in order to achieve a friendlier user-interface, some CSS features were added.
Keywords: Alzheimer's, πρώιμη διάγνωση, μηχανική μάθηση, μοντέλα, dataset, χαρακτηριστικά, οπτικοποίηση δεδομένων, feature selection, αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, eager learning, python, scikit - learn, JavaScript, CSS, εφαρμογή ιστού.