prikaz prve stranice dokumenta Web aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja
  Preuzmi
PDF 5.36 MB
diplomski rad
Web aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja
2024. urn:nbn:hr:200:720527
Šabanović, Dina
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Citirajte ovaj rad

Šabanović, D. (2024). Web aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:720527

Šabanović, Dina. "Web aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:720527

Šabanović, Dina. "Web aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:720527

Šabanović, D. (2024). 'Web aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 17.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:720527

Šabanović D. Web aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2024 [pristupljeno 17.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:720527

D. Šabanović, "Web aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:720527

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:720527
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovWeb aplikacija za procjenu rizika obolijevanja i praćenje tijeka kardiovaskularnih bolesti zasnovana na postupcima nadziranog strojnog učenja
Naslov (engleski)A web application for cardiovacular disease risk assessment and disease course monitoring based on supervised machine learning methods
AutorDina Šabanović
MentorGoran Martinović (mentor)
Član povjerenstvaGoran Martinović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirko Köhler (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvica Lukić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2024-09-26, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Sažetak
sažetak (hrvatski): Glavni cilj ovog diplomskog rada bio je razvoj web aplikacije koja procjenjuje rizik od obolijevanja od kardiovaskularnih bolesti koristeći metode nadziranog strojnog učenja. Aplikacija je implementirana uz pomoću programskih jezika i tehnologija kao što su Python, Django i HTML. U središtu aplikacije nalazi se model temeljen na algoritmu slučajne šume, koji je nakon usporedbe sa stablom odlučivanja, metodom strojeva potpornih vektora i algoritmom k najbližih susjeda pokazao najbolje rezultate. Osim što omogućuje pacijentima procjenu svog rizika obolijevanja od kardiovaskularnih bolesti, aplikacija također pruža liječnicima mogućnost stvaranja preporuka temeljenih na zdravstvenom stanju pacijenata. Praćenje tijeka bolesti i praćenje zdravstvenih podataka omogućeno je zahvaljujući sustavu za pohranu. Uz to što pomaže u ranom prepoznavanju rizika, aplikacija omogućuje kontinuirani nadzor i prilagodbu liječenja prema promjenama u zdravstvenom stanju korisnika. Provjera ispravnosti aplikacije obavljena je kroz tri testna slučaja i pokazuje da aplikacija radi ispravno.
Sažetak (engleski)
abstract: The main goal of this thesis was to develop a web application that assesses the risk of cardiovascular disease using supervised machine learning methods. The application was implemented using programming languages and technologies Python, Django, and HTML. At the core of the application is a machine learning model based on the random forest algorithm, which, after comparison with decision trees, support vector machines, and the k-nearest neighbors algorithm, had the best results. In addition to allowing patients to assess their risk of developing cardiovascular disease, the application also provides doctors with the ability to create recommendations based on the health status of patients. Disease course monitoring and health data tracking are enabled by a storage system. Besides helping in the early detection of risk, the application allows for continuous monitoring and adjustment of treatment according to changes in the user's health status. The application’s validation was carried out through three test cases and shows that the application functions correctly.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:720527
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (univ. mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-10-18 10:01:44