Využití hlubokých neuronových sítí pro predikci schizofrenie

Bc. Tereza Bohatá

Diplomová práce

Deep neural networks for schizophrenia prediction

Anotace:

Tato diplomová práce se věnuje využití hlubokých neuronových sítí jako klasifikátoru zdravých jedinců a pacientů s první epizodou schizofrenie. V práci jsou představeny umělé neuronové sítě, jejich použití je dále zmíněno v rešerši jako klasifikátor využitý v neuropsychiatrickém výzkumu. V praktické části jsou tyto sítě aplikovány na třídimenzionální data hustoty šedé hmoty získané pomocí magnetické rezonance od pacientů s první epizodou schizofrenie a k nim spárovaným zdravým kontrolám. Tato data byla klasifikována pomocí dvoudimenzionální a třídimenzionální konvoluční neuronové sítě, přičemž u dvoudimenzionální bylo využito kombinace modelů pro jednotlivé směry řezů. Pro srovnání byla provedena také klasifikace pomocí jednoduché lineární sítě. Jednotlivé výsledky jsou následně porovnány a diskutovány. Součástí práce jsou skripty s jednotlivými modely v prostředí Python.

Abstract:

This diploma thesis deals with the use of deep neural networks as a classifier of healthy individuals and patients with the first episode of schizophrenia. The paper introduces artificial neural networks, their use is also mentioned in the background research as a classifier utilized in neuropsychiatric research. The practical part is an application of these networks to three-dimensional data obtained by magnetic resonance of grey matter from patients with the first episode of schizophrenia and they matched healthy control subjects. These data were classified using two-dimensional and three-dimensional convolution neural networks. A combination of models for various directions of cuts is used at two-dimensional model. For comparison, classification using a simple linear network was also performed. The individual results were then compared and discussed. Python scripts with models are included.

Klíčová slova

neuronové sítě, schizofrenie, konvoluční neuronová síť, magnetická rezonance, MRI, Python, Keras, ADAM, SGD, deep learning, neural networks, schizophrenia, convolutional neural network, magnetic resonance

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 14. 5. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 22. 6. 2018
• Vedoucí: Mgr. et Mgr. Petr Dluhoš
• Oponent: Ing. Jaroslav Vítků, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Experimentální biologie / Matematická biologie