1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu để theo dõi khả năng điều trị của bệnh nhân ung thư vú

81 4 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Ứng Dụng Kỹ Thuật Khai Phá Dữ Liệu Để Theo Dõi Khả Năng Điều Trị Của Bệnh Nhân Ung Thư Vú
Tác giả Lưu Nguyễn Thanh Tòng
Người hướng dẫn TS. Trương Hoàng Vinh
Trường học Trường Đại Học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Khoa Học Máy Tính
Thể loại Đồ Án Tốt Nghiệp Thạc Sĩ
Năm xuất bản 2023
Thành phố TP. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 81
Dung lượng 2,64 MB

Cấu trúc

  • Chương 1. Tổng quan tình hình bệnh ung thư vú trên thế giới và sự cần thiết của việc ứng dụng đồ án (17)
    • 1.1. Giới thiệu (17)
    • 1.2. Tình hình nghiên cứu (21)
    • 1.3. Mục tiêu của đồ án (24)
    • 1.4. Ứng dụng của đồ án (24)
  • Chương 2. Giới thiệu các kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng trong đồ án (26)
    • 2.1. Phương pháp ước tính Kaplan-Meier (26)
    • 2.2. Thuật toán K-Nearest Neighbor (29)
    • 2.3. Thuật tốn Nạve Bayes (30)
    • 2.4. Artificial Neural Network (ANN) (32)
    • 2.5. Thuật toán Logistic Regression (36)
    • 2.6. Thuật toán Support Vector Machine (39)
    • 2.7. Thuật toán Cây quyết định (41)
    • 2.8. Thuật toán Random Forest (44)
    • 2.9. Thuật toán AdaBoost (46)
  • Chương 3. Phương pháp thực hiện đồ án (49)
    • 3.1. Tìm hiểu bộ dữ liệu bệnh nhân ung thư vú (49)
    • 3.2. Tiền xử lý dữ liệu (52)
    • 3.3. Mối quan hệ giữa các thuộc tính và kết quả (54)
    • 3.4. Chuẩn bị các nội dung cần tiến hành khi huấn luyện và test mô hình chạy thử nghiệm từng thuật toán đã giới thiệu ở Chương 2 để khai phá trên bộ dữ liệu và nhận xét kết quả đạt được (59)
  • Chương 4. Thực nghiệm (60)
    • 4.1. Trình bày thực nghiệm (60)
    • 4.2. So sánh các kết quả thực nghiệm, diễn giải tìm ra mô hình tốt nhất phù hợp với bộ dữ liệu (71)
  • Chương 5. Kết luận (76)
    • 5.1. Kết quả đạt được (76)
    • 5.2. Những mặt hạn chế (78)
    • 5.3. Định hướng ứng dụng thêm (79)

Nội dung

Trang 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH--- ∞0∞--- LƯU NGUYỄN THANH TỊNG ỨNG DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỂ THEO DÕI KHẢ NĂNG ĐIỀU TRỊ CỦA BỆNH NHÂN UNG

Tổng quan tình hình bệnh ung thư vú trên thế giới và sự cần thiết của việc ứng dụng đồ án

Giới thiệu

Theo ước tính của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), năm 2018 [1] có khoảng 627.000 phụ nữ chết do ung thư vú, chiếm 15% nguyên nhân tử vong do ung thư Ung thư vú thường xảy ra cho phụ nữ, ảnh hưởng đến 2.1 triệu người mỗi năm trên toàn thế giới và là một trong số loại ung thư gây tử vong cao cho phụ nữ Ung thư được xếp hạng là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu và là rào cản quan trọng để ngăn cản việc tăng tuổi thọ ở mọi quốc gia trên thế giới Năm 2019 [2], ung thư là nguyên nhân hàng đầu hoặc thứ hai tử vong trước 70 tuổi ở 112 trong số 183 quốc gia và đứng thứ ba hoặc thứ tư ở 23 quốc gia khác (xem Hình 1.1)

Hình 1.1 Xếp hạng quốc gia về ung thư gây tử vong ở độ tuổi

Ngày đăng: 27/02/2024, 16:41

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] F. Bray, J. Ferlay, I. Soerjomataram, R. L. Siegel, L. A. Torre, and A. Jemal, “Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries,” CA: A Cancer Journal for Clinicians, vol. 68, no. 6, pp. 394–424, Nov. 2018, doi: 10.3322/caac.21492 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries,” "CA: A Cancer Journal for Clinicians
[2] H. Sung et al., “Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries,” CA A Cancer J Clin, vol. 71, no. 3, pp. 209–249, May 2021, doi: 10.3322/caac.21660 Sách, tạp chí
Tiêu đề: et al.", “Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries,” "CA A Cancer J Clin
[3] P. Dung, C. Mello-Thoms, and P. C. Brennan, “Female breast cancer in Vietnam: a comparison across Asian,” vol. 12, no. 3, 2015 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Female breast cancer in Vietnam: a comparison across Asian
[4] E. L. Kaplan and P. Meier, “Nonparametric Estimation from Incomplete Observations,” Journal of the American Statistical Association, vol. 53, no. 282, pp. 457–481, Jun. 1958, doi: 10.1080/01621459.1958.10501452 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Nonparametric Estimation from Incomplete Observations,” "Journal of the American Statistical Association
[5] T. G. Clark, M. J. Bradburn, S. B. Love, and D. G. Altman, “Survival Analysis Part I: Basic concepts and first analyses,” Br J Cancer, vol. 89, no. 2, pp. 232– Sách, tạp chí
Tiêu đề: Survival Analysis Part I: Basic concepts and first analyses,” "Br J Cancer
[7] Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Elsevier, 2011. doi: 10.1016/C2009-0-19715-5 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
[8] D. J. Hand, H. Mannila, and P. Smyth, Principles of data mining. in Adaptive computation and machine learning. Cambridge, Mass: MIT Press, 2001 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Principles of data mining
[9] M. Bramer, Principles of Data Mining. in Undergraduate Topics in Computer Science. London: Springer London, 2013. doi: 10.1007/978-1-4471-4884-5 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Principles of Data Mining
[10] N. Marathe, S. Gawade, and A. Kanekar, “Prediction of Heart Disease and Diabetes Using Naive Bayes Algorithm,” IJSRCSEIT, pp. 447–453, May 2021, doi: 10.32628/CSEIT217399 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Prediction of Heart Disease and Diabetes Using Naive Bayes Algorithm,” "IJSRCSEIT
[12] D. Beniaguev, I. Segev, and M. London, “Single cortical neurons as deep artificial neural networks,” Neuron, vol. 109, no. 17, pp. 2727-2739.e3, Sep Sách, tạp chí
Tiêu đề: Single cortical neurons as deep artificial neural networks,” "Neuron
[16] R. Bonita, R. Beaglehole, T. Kjellstrửm, and World Health Organization, “Basic epidemiology,” 2006, Accessed: Sep. 01, 2023. [Online]. Available:https://apps.who.int/iris/handle/10665/43541 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Basic epidemiology
[17] Frank E Harrell Jr, James C Slaughter, Department of Biostatistics Vanderbilt University School of Medicine, “Biostatistics for Biomedical Research,” 2001- 2020, Updated February 6, 2021. There is a YouTube channel (BBRcourse) for these notes at bit.ly/yt-bbr or datamethods.org/t/bbr-video-course Sách, tạp chí
Tiêu đề: Biostatistics for Biomedical Research
[18] David Machin, Michael J Campbell, Stephen J Walters, and John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex PO19 8SQ, England,“Medical Statistics,” 2007, Email: cs-books@wiley.co.uk Visit our Home Page on www.wileyeurope.com or www.wiley.com Sách, tạp chí
Tiêu đề: Medical Statistics
[19] R. J. Oskouei, N. M. Kor, and S. A. Maleki, “Data mining and medical world: breast cancers’ diagnosis, treatment, prognosis and challenges”. Am J Cancer Res 2017;7(3):610-627, Published March 15, 2017, www.ajcr.us /ISSN:2156- 6976/ajcr0009215 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Data mining and medical world: breast cancers’ diagnosis, treatment, prognosis and challenges
[20] Danielle Ellis, B.Sc, “Researchers develop AI-based tool for estimating cancer patient's chances for survival”, Source: American College of Surgeons, Reviewed by Danielle Ellis, B.Sc. Oct 20 2023 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Researchers develop AI-based tool for estimating cancer patient's chances for survival”, Source: American College of Surgeons", Reviewed by Danielle Ellis
[21] J. Li et al., “Predicting breast cancer 5-year survival using machine learning: A systematic review,” PLoS ONE, vol. 16, no. 4, p. e0250370, Apr. 2021, doi:10.1371/journal.pone.0250370 Sách, tạp chí
Tiêu đề: et al.", “Predicting breast cancer 5-year survival using machine learning: A systematic review,” "PLoS ONE

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN