Đang tải... (xem toàn văn)
Untitled TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO MÔN HỌC KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỀ TÀI KHAI PHÁ DỮ LIỆU CHUẨN ĐOÁN BỆNH TIỂU ĐƯỜNG BẰNG NAIVE BAYES Sinh viên thực hiện ĐẶNG THỊ NGỌC LINH ĐẶ[.]
lOMoARcPSD|18034504 TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO MÔN HỌC KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỀ TÀI: KHAI PHÁ DỮ LIỆU CHUẨN ĐOÁN BỆNH TIỂU ĐƯỜNG BẰNG NAIVE BAYES Sinh viên thực : ĐẶNG THỊ NGỌC LINH ĐẶNG KHÁNH LINH NGUYỄN THỊ HUYỀN Giảng viên hướng dẫn : VŨ VĂN ĐỊNH Ngành : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Chuyên ngành : HỆ THỐNG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ Lớp : D13HTTMDT1 Hà Nội, tháng 03 năm 2021 lOMoARcPSD|18034504 PHIẾU CHẤM ĐIỂM Họ tên Chữ ký Ghi Đặng Thị Ngọc Linh Đặng Khánh Linh Nguyễn Thị Huyền Sinh viên thực hiện: Giảng viên chấm: Họ tên Chữ ký Giảng viên chấm 1: Ghi lOMoARcPSD|18034504 Giảng viên chấm 2: MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN TÓM TẮT DANH SÁCH CÁC BẢNG DANH SÁCH CÁC HÌNH CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Cơ sở hình thành đề tài 1.3 Một số kết thực nghiệm nước 1.3.1 Kết thực nghiệm giới 1.3.2 Kết thực nghiệm nước 1.4 Mục tiêu đề tài 1.5 Đối tượng phương pháp nghiên cứu 1.6 Ý nghĩa đề tài 1.6.1 Ý nghĩa khoa học 1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn 1.7 Bố cục đề tài .9 CHƯƠNG 2: KHAI PHÁ DỮ LIỆU 10 2.1 Tổng quan kỹ thuật Khai phá dữu liệu(Data mining) .10 lOMoARcPSD|18034504 2.1.1 Khái niệm khai phá liệu 10 2.1.2 Quy trình khai phá liệu 11 2.1.3 Ứng dụng khai phá liệu 14 2.2 Tổng quan hệ hỗ trợ định 14 2.3 Bài toán phân lớp khai phá liệu .15 2.3.1 Khái niệm phân lớp 15 2.3.2 Quá trình phân lớp liệu 16 2.4 Cơ sở liệu Y khoa 20 2.4.1 Sơ lược bệnh Tiểu đường 20 2.4.2 Diễn biến lâm sàng bệnh Tiểu đường 20 2.4.3 Chuẩn đoán 22 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỮ LIỆU SỬ DỤNG NAIVE BAYES 25 3.1 Cơ sở liệu xây dựng mơ hình 25 3.2 Phương pháp Bayes sử dụng khai phá liệu .25 3.2.1 Giới thiệu phương pháp Bayes khai phá liệu 25 3.2.2 Thuật toán Bayes 29 3.2.2.1 Phân loại phần tử .29 3.2.2.2 Sai số Bayes .29 3.3 Thuật toán Naive Bayes giải toán chuẩn đoán bệnh tiểu đường .30 3.3.1 Thuật toán Bayes 30 3.3.2 Tập liệu tiểu đường 31 3.3.3 Phân phối Gaussian .34 lOMoARcPSD|18034504 CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 35 4.1 Xây dựng mơ hình Nạve Bayes Weka 35 4.2 Ứng dụng Bayes dự đoán bệnh tiểu đường 49 KẾT LUẬN 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO 51 lOMoARcPSD|18034504 LỜI CẢM ƠN Qua tập lớn này, chúng em xin gửi lời cảm ơn tới thầy cô khoa công nghệ thông tin, đặc biệt thầy Vũ Văn Định cảm ơn cho chúng em có hội tìm hiểu góc kiến thức mới, hay bổ ích với tận tâm dạy dỗ chúng em, giúp chúng em hồn thiện đề tài Trong q trình tìm hiểu hồn thiện, đề tài khơng thể tránh khỏi sai sót, khuyết điểm Vì vậy, nhóm thực chúng em hy vọng nhận đánh giá đóng góp nhiệt tình từ phía thầy bạn để nhóm chúng em hồn thiện Qua tập lớn này, chúng em xin cảm ơn bạn bè lớp D13HTTMDT1 giúp đỡ chúng em trình học tập làm tập lớn, chia sẻ kinh nghiệm kiến thức bạn tạo nên tảng kiến thức cho chúng em Cuối cùng, chúng em xin gửi lời cảm ơn gia đình đặc biệt cha mẹ tạo điều kiện tốt cho có đủ khả thực tập lớn này, trang trải học phí, động viên tinh thần cho em để học tập môi trường đại học tuyệt vời Chúng em xin chân thành cảm ơn! Nhóm sinh viên thực Đặng Thị Ngọc Linh Đặng Khánh Linh Nguyễn Thị Huyền lOMoARcPSD|18034504 TÓM TẮT Ngành y tế giáo dục vấn đề sống quốc gia giới Trong năm gần đây, phủ Việt nam đặc biệt đầu tư cho hai ngành mũi nhọn thơng qua sách , nguồn vốn dành cho trang thiết bị hạ tầng nghiên cứu khoa học Trong lĩnh vực kho học, ngày có nhiều cơng trình khoa học y tế Tuy nhiên nghiên cứu khoa học ứng dụng công nghệ thơng tin để giải tốn y tế khơng nhiều Do tình hình sức khỏe cách sinh hoạt người dân Việt Nam bất ổn nên tạo nhiều bệnh, đặc biệt bệnh tiểu đường, đề tài nghiên cứu chuẩn đoán bệnh tiểu đường Việt Nam kỹ thuật kai phá dữu liệu Dựa triệu chứng lâm sàng cận lâm sàng phân lớp bệnh bệnh nhân nhằm giúp bác sĩ chuẩn đoán điều trị tốt cho bệnh nhân Ngiên cứu tiến hành theo bước chính: (1) Tìm hiểu nghiệp vụ y tế liên quan đến bệnh tiểu đường (2) Thu nhập tiền xử lý liệu (3) Tìm hiểu toán phân lớp khai phá liệu, lựa chọn thuật toán phù hợp với yêu cầu toán đặt liệu thu nhập (4) Hiện thực chương trình máy tính đánh giá ý nghĩa thực tiễn lOMoARcPSD|18034504 DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 1: Bảng xác thực chéo thuộc tính insulin huyết Bảng 2: Bảng xác thực chéo thuộc tính nồng độ glucoso Bảng 3: Bảng xác thực chéo thuộc tính huyết áp tâm trường Bảng 4: Bảng xác thực chéo thuộc tính triceeps độ dày nếp gấp da Bảng 5: Bảng xác thực chéo thuộc tính số khối thể Bảng 6: Bảng xác thực chéo thuộc tính chức phả hệ bệnh tiểu đường Bảng 7: Bảng xác thực chéo thuộc tính tuổi lOMoARcPSD|18034504 DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 2.1: Knowledge Discovery in Databases Hình 2.2: Sơ đồ hệ hỗ trợ định Hình 2.3: Kết trình phân lớp Hình 2.4 : Xây dựng mơ hình phân lớp Hình 2.5: Bước phân lớp Hình 3.1: Mơ hình xây dựng giải pháp hỗ trợ chuẩn đốn bệnh Hình 3.2: Bảng liệu dataset bệnh tiểu đường Hình 4.1: Nhập liệu vào weka Hình 4.2: Dữ liệu đưa vào phân đoạn – tiền xử lý Hình 4.3: Các thuộc tính liệu bệnh tiểu đường Hình 4.4: Đầu phân lớp Hình 4.5: Đầu phân lớp định thuộc tính insulin huyết Hình 4.6: Đầu phân lớp nạve bayes thuộc tính insulin huyết Hình 4.7: Đầu phân lớp định thuộc tính nồng độ glucoso Hình 4.8: Đầu phân lớp nạve bayes thuộc tính nồng độ glucoso Hình 4.9: Đầu phân lớp định thuộc tính huyết áp tâm trường Hình 4.10: Đầu phân lớp nạve bayes thuộc tính huyết áp tâm trường Hình 4.11: Đầu phân lớp định thuộc tính triceeps độ dày nếp gấp da Hình 4.12: Đầu phân lớp nạve bayes thuộc tính triceeps độ dày nếp gấp da Hình 4.13: Đầu phân lớp định thuộc tính số khối thể Hình 4.14: Đầu phân lớp nạve bayes thuộc tính số khối thể Hình 4.15: Đầu phân lớp định thuộc tính chức phả hệ tiểu đường lOMoARcPSD|18034504 Hình 4.16: Đầu phân lớp nạve bayes thuộc tính chức phả hệ tiểu đường Hình 4.17: Đầu phân lớp định thuộc tính tuổi Hình 4.18: Đầu phân lớp nạve bayes thuộc tính tuổi Hình 4.19: Đầu phân cụm bằn EM(1) Hình 4.20: Đầu phân cụm bằn EM(2) Hình 4.21 Chương trình ứng dụng chuẩn đoán bệnh tiểu đường ... hiểu toán phân lớp khai phá liệu, lựa chọn thuật toán phù hợp với yêu cầu toán đặt liệu thu nhập (4) Hiện thực chương trình máy tính đánh giá ý nghĩa thực tiễn lOMoARcPSD|18034504 DANH SÁCH CÁC BẢNG... công tác lĩnh vực y khoa Khoa học máy tính ngồi lại với để tìm giải pháp tốt vấn đề chuẩn đoán điều trị bệnh cách kết hợp lịnh vực y học khoa học máy tính 1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn Chuẩn đoán bệnh... phát bệnh q trình, địi hỏi cán y tế khơng phải thật vững chun mơn mà cịn có đầy đủ trang thiết bị y tế chuẩn đốn xác bệnh cho bệnh nhân Nếu chuẩn đoán sai bệnh đưa đến điều trị sai, không phát