Primjena strojnog učenja u detekciji bolesti pacijenata

diplomski rad

• Naslov (engleski): Application of Machine Learning in Disease Detection
• Autor: Renato Čiž
• Mentor: Tomislav Burić (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Burić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Josipa Pina Milišić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Lenka Mihoković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-05, Hrvatska

Sažetak

U radu je istražena primjena strojnog učenja u detekciji bolesti pacijenata, s naglaskom na analizu podataka i razvoj modela za klasifikaciju. Istražena je učinkovitost različitih metoda strojnog učenja u dijagnosticiranju bolesti srca, kardiovaskularnih bolesti i bolesti COVID-19. Iz modela se zaključuje potencijal strojnog učenja u identifikaciji i predviđanju ovih zdravstvenih stanja. Implementacija konvolucijske neuronske mreže za analizu CT slika pluća pokazuje obečavajuće rezultate u dijagnostici plućnih bolesti. Sveukupno, ovaj istraživački rad ističe važnost strojnog učenja u medicini, pružajući mogućnost za bržu dijagnozu i liječenje. Buduća istraživanja trebala bi se usredotočiti na optimizaciju modela i integraciju strojnog učenja u medicinsku praksu kako bi se unaprijedila dijagnoza i liječenje bolesti pacijenata.

Sažetak (engleski)

This thesis explores the application of machine learning in detecting patient diseases, focusing on data analysis and developing classification models. The effectiveness of various machine learning methods in diagnosing heart diseases, cardiovascular diseases, and COVID-19 symptoms is investigated. The analysis reveals the potential of machine learning in identifying and predicting these health conditions. The implementation of a convolutional neural network for analyzing CT lung images shows potential in diagnosing pulmonary diseases. Overall, this research emphasizes the importance of machine learning in medicine, offering opportunities for faster diagnosis and treatment. Future research should focus on optimizing models and integrating machine learning into medical practices to advance patient disease diagnosis and treatment.

• Ključne riječi: dijagnoza bolesti; strojno učenje; analiza medicinskih podataka; CT slike pluća; kardiovaskularne bolesti; COVID-19
• Ključne riječi (engleski): diagnosis of diseases; machine learning; analysis of medical data; CT lung images; cardiovascular diseases; COVID-19
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:526154
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-07-13 10:00:48