Entwicklung eines künstlichen neuronalen Netzes zur Feststellung einer genetischen Prädisposition zum Alkoholismus anhand von EEG-Messungen - Alexej Nikulin (2024)
Alkoholismus ist eine Erkrankung, die nicht nur den Betroffenen selbst, sondern auch ihren Mitmenschen, insbesondere ihren Nachkommen, Schaden zufügt. Eine genetische Veranlagung zur Entwicklung dieser Sucht ist vererbbar und kann mithilfe von EEG-Messungen vor Ausbruch der Krankheit festgestellt werden. Die Automatisierung dieses Prozesses könnte das medizinische Personal entlasten und die Auswertung von mehr Messungen in kürzerer Zeit ermöglichen. Zur Realisierung dieses Lösungsansatzes beschäftigt sich diese Bachelorarbeit mit der Entwicklung eines künstlichen neuronalen Netzes zur Untersuchung des Vorhandenseins von Veranlagungen zum Alkoholismus bei Testpersonen. Ziel der Arbeit ist es, ein automatisiertes System zu konstruieren, das auf Basis von EEG-Messungen eine genetische Prädisposition zur Entwicklung von Alkoholabhängigkeit mit hoher Wahrscheinlichkeit erkennen kann. Die hierfür verwendeten Daten wurden von der University of California, Irvine bereitgestellt und anhand des KDD-Prozesses für das Training des Modells vorverarbeitet. Für den Aufbau des neuronalen Netzes wurde die Feedforward-Architektur verwendet und dessen Hyperparameter mithilfe der Python-Bibliothek Optuna optimiert. Im Laufe des Umsetzungsprozesses wurden mehrere Architektur- und Hyperparameteranpassungen ausprobiert u.a. das Einbauen von Oversampling sowie von Cross-Validation. Insgesamt erreichte das effizienteste Modell eine Genauigkeit von 86% und einen Alkoholiker-Recall von 85%.