Naslov
Usporedba metoda strojnog učenja i mišljenja eksperta patologa u dijagnostici pigmentnih promjena kože
(Comparison of machine learning methods and expert- pathologis's opinion in pigmented skin lesions)

Autori
Aralica, Gorana

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Medicinski fakultet

Mjesto
Zagreb

Datum
06.06

Godina
2008

Stranica
114

Mentor
Milošević, Danko

Ključne riječi
strojno učenje; mišljenje patoloa; pigmentne promjene kože
(machine learning; pathologist opinion; pigmented skin lesions)

Sažetak
U ovom radu su analizirana morfometrijska svojstva intradermalnih i displastičnih nevusa te malignih melanoma (50 po grupi). i to: gustoća i raspored stanica, opseg, površina i faktor zaobljenosti jezgara te Hausdorffova dimenzija jezgara. Intradermalni nevusi imaju najveću gustoću stanica. Nijihove su jezgre najmanje i najpravilnije. Ova skupina se u svim parametrima razlikuje od skupine malignih melanoma koji imaju najmanju gustoću stanica, a jezgre imaju najveće površine, najnepravilnijih kontura. Displastični nevusi su po morfometrijskim karakteristikama između navedenih skupina. Od intradermalnih nevusa se ne razlikuju u većini parametara, osim za parametre zaobljenosti jezgre. OneR klasifikator točno klasificira, nakon validacijskog postupka , 54.67 - 64% uzorka. SMO klasifikator nakon validaciskog postupka točno klasificira 75.33 - 84.67% uzorka, a umjetna neuronska mreža 72.67- 82.67%. Podudarnost mišljenja patologa je vrlo dobra za cijelu skupinu, no za skupinu displastičnih nevusa slaba.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kliničke medicinske znanosti

POVEZANOST RADA