(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu giải pháp học máy chẩn đoán nhiễm trùng máu dựa trên dữ liệu gene trong iomt

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - Nguyễn Thị Hằng Duy NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP HỌC MÁY CHẨN ĐOÁN NHIỄM TRÙNG MÁU DỰA TRÊN DỮ LIỆU GENE TRONG IoMT ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI - 2023 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - Nguyễn Thị Hằng Duy NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP HỌC MÁY CHẨN ĐOÁN NHIỄM TRÙNG MÁU DỰA TRÊN DỮ LIỆU GENE TRONG IoMT Chuyên ngành: Kĩ thuật viễn thông Mã số: 8.52.02.08 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS Lê Hải Châu HÀ NỘI - NĂM 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tất nội dung đề tài Đề án “Nghiên cứu giải pháp học máy chẩn đoán nhiễm trùng máu dựa liệu gene IoMT” nghiên cứu độc lập hướng dẫn, bảo, góp ý PGS.TS Lê Hải Châu, giảng viên Khoa Viễn thông 1, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Kết thể đề án trung thực không chép hình thức Các tài liệu tham khảo đề án trích dẫn đầy đủ, rõ ràng Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm với nội dung hình thức đề án Tác giả đề án Nguyễn Thị Hằng Duy ii LỜI CẢM ƠN Lời xin chân thành cảm ơn PGS.TS Lê Hải Châu thầy cô giáo khoa Viễn Thông Khoa sau đại học – Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng hỗ trợ, góp ý, bảo tồn q trình thực đề án Đề án kết nỗ lực học hỏi, phấn đấu, khắc phục khó khăn bảo, giúp đỡ tận tình giảng viên hướng dẫn Tơi xin cảm ơn gia đình bạn bè tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành khố học cách tốt Sau cùng, xin cảm ơn anh chị bạn học viên lớp M21CQTE01-B sát cánh đồng hành tơi q trình học tập tại trường hoàn thành đề án Xin chân thành cảm ơn! MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC HÌNH VẼ .v DANH MỤC BẢNG BIỂU vi DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT vii LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ IoMT, HỌC MÁY VÀ ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG IoMT 1.1 Tổng quan IoT IoT y tế (IoMT) .3 1.1.1 Tổng quan IoT 1.1.2 Tổng quan IoT Y tế 1.2 Kiến trúc hệ thống IoMT 11 1.3 Tổng quan học máy .13 1.3.1 Giới thiệu chung trí tuệ nhân tạo 13 1.3.2 Tổng quan học máy .14 1.4 Ứng dụng học máy dựa liệu gene IoMT .16 1.5 Kết luận chương .20 CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN HỌC MÁY CHẨN ĐOÁN NHIỄM TRÙNG MÁU DỰA TRÊN DỮ LIỆU BIỂU HIỆN GENE 21 2.1 Giới thiệu chung .21 2.1.1 Bệnh nhiễm trùng máu .22 2.1.2 Phương pháp chẩn đoán bệnh nhiễm trùng máu 22 2.2 Quy trình học máy hỗ trợ chẩn đoán bệnh dựa liệu gene .24 2.3 Dữ liệu biểu gene phương pháp tiền xử lý 25 2.3.1 Dữ liệu biểu gene .25 2.3.2 Phương pháp tiền xử lý liệu 28 2.4 Đề xuất giải pháp học máy hỗ trợ chẩn đoán nhiễm trùng máu dựa biểu gene khác biệt 32 2.4.1 Thuật tốn học máy thơng minh 32 2.4.2 Sử dụng thuật tốn học máy để tính tầm quan trọng đặc trưng gene 36 2.4.3 Quy trình xác thực chéo .37 2.5 Kết luận chương .38 CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ MƠ HÌNH HỌC MÁY CHẨN ĐỐN BỆNH NHIỄM TRÙNG MÁU 39 3.1 Giới thiệu chung .39 3.2 Mô hệ thống chẩn đoán sử dụng thuật toán học máy đề xuất .40 3.2.1 Công cụ thực mô .40 3.2.2 Phương pháp tham số đánh giá 42 3.3 Thử nghiệm đánh giá hiệu mơ hình đề xuất 45 3.3.1 Lựa chọn gene 45 3.3.2 Mơ mơ hình chẩn đốn bệnh 48 3.3.3 So sánh với thuật tốn cơng trình nghiên cứu khác 49 3.4 Kết luận chương .50 KẾT LUẬN 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO 52 PHỤ LỤC A .54 PHỤ LỤC B…………………………………………………… ………………… 56 DANH MỤC H Hình 1: Vai trò IoT lĩnh vực khác Hình 2: Kiến trúc IoT Hình 3: Tích hợp công nghệ học máy hệ thống IoMT 11 Hình 4: Kiến trúc IoMT 12 Hình 5: Tổng quan học máy .15 Hình 6: Kết nối IoMT với học máy 17 Hình 7: Ứng dụng học máy để phân tích liệu gene hệ thống IoMT .19 YHình 1: Quy trình học máy hỗ trợ chẩn đốn bệnh dựa liệu gene hệ thống IoMT ……………………………………………………………………….24 Hình 2: Các bước tiền xử lý liệu 28 Hình 3: Thống kê gene liên quan đến miễn dịch tất ba tảng 29 Hình 4: Thuật tốn Bagging 33 Hình 5: Thuật toán KNN 35 Hình 6: Quy trình xác thực chéo lần 38 YHình 1: Phương pháp…………………………………………………………….42 Hình 2: Lưu đồ thuật toán xây dựng tổ hợp gene 43 Hình 3: Ma trận nhầm lẫn 44 YHình A 1: Code chương trình chuẩn hóa lại thuật tốn RMA cho liệu gene GSE57065………………………………………………………………………….56 Hình A 2: Code chương trình phân tích biểu gene khác biệt cho liệu gene GSE57065 .56 vi DANH MỤC BẢNG Bảng 1: Tập liệu biểu gene 27 YBảng 1: Xếp hạng gene theo tầm quan trọng 119 gene… ………………… 45 Bảng 2: Hiệu xác thực mơ hình học máy tập liệu đào tạo .47 Bảng 3: Hiệu chẩn đoán cho mơ hình học máy tập liệu kiểm tra 48 Bảng 4: Ma trận nhầm lẫn của thuật toán học máy tập liệu kiểm tra 48 Bảng 5: Thử nghiệm mơ hình BG đề xuất tập liệu kiểm định 49 Bảng 6: So sánh hiệu dựa tham số AUC mơ hình đề xuất đề án với cơng trình nghiên cứu khác 50 YBảng A 1: Giá trị FC 175 gene………………………………………… …….54 vii DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nghĩa tiếng anh Nghĩa tiếng việt AI BG BS CPU DEG Artificial Intelligence Bagging Boosting Central Processing Unit Differential Expression Gene ECG EC-GSM EEG GAN Electrocardiogram Extended Coverage GSM Electroencephalography Generative Adversarial Network General Packet Radio Service Graphics Processing Unit Global System for Mobile Communications Identification Internet of Medical Things Internet of Medical Things Security, Analytics, and Framework Internet of Things Immune-related Gene K-Nearest Neighbors Trí tuệ nhân tạo Thuật tốn đóng bao Thuật tốn tăng cường Bộ xử lý trung tâm Phân thích biểu gene khác biệt Điện tâm đồ Vùng phủ sóng mở rộng GSM Điện não đồ Mạng sinh đối địch GPRS GPU GSM ID IoMT IoMT-SAF IoT IRG KNN LAN LTE-A LTE-M MAC NLP PCA Local Area Network Long-Term Evolution Advanced Long-Term Evolution for Machines Media Access Control Natural Language Processing Principal Component Analysis Dịch vụ vơ tuyến gói tổng hợp Đơn vị xử lý đồ họa Hệ thống thơng tin di động tồn cầu Nhận dạng IoT y tế IoT y tế- Bảo mật, Phân tích Khung Internet vạn vật Gene liên quan đến miễn dịch Thuật tốn K-Hàng xóm gần Mạng lưới khu vực địa phương Phát triển dài hạn nâng cao Q trình phát triển lâu dài máy móc Kiểm sốt truy cập phương tiện Xử lý ngơn ngữ tự nhiên Phân tích thành phần viii RFID RMA Radio-Frequency Identification Robust Multi-array Average SVM WSN Support Vector Machine Wireless Sensor Network Nhận dạng tần số vô tuyến điện Phương pháp Trung bình đa mảng mạnh mẽ Máy véc tơ hỗ trợ Mạng cảm biến không dây