Xây dựng giải pháp hỗ trợ chẩn đoán và điều trị sỏi niệu quản với ứng dụng thuật toán C4.5: luận văn thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** NGUYỄN QUỐC HƯNG XÂY DỰNG GIẢI PHÁP HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN VÀ ĐIỀU TRỊ SỎI NIỆU QUẢN VỚI ỨNG DỤNG THUẬT TỐN C4.5 LUẬN VĂN THẠC SĨ CƠNG NGHỆ THÔNG TIN Đồng Nai, Năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** NGUYỄN QUỐC HƯNG XÂY DỰNG GIẢI PHÁP HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN VÀ ĐIỀU TRỊ SỎI NIỆU QUẢN VỚI ỨNG DỤNG THUẬT TỐN C4.5 Chun ngành: CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Mã số: 60.48.02.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS PHẠM TRẦN VŨ Đồng Nai, Năm 2016 LỜI CẢM ƠN Trước tiên, xin chân thành cám ơn trường Đại Học Lạc Hồng nơi trang bị cho nhiều kiến thức quý báu thời gian học tập Xin chân thành cám ơn thầy PGS TS Trần Văn Lăng, tất thầy PGS, TS tận tình hướng dẫn giảng dạy, truyền đạt kiến thức quý báu định hướng nghiên cứu khoa học cho Xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến TS Phạm Trần Vũ, người thầy quan tâm tận tình hướng dẫn tơi suốt trình học tập làm đề tài tốt nghiệp Xin cám ơn BS CKII Nguyễn Văn Truyện, trưởng khoa Ngoại niệu Bệnh viện Đa Khoa Thống Nhất Đồng Nai, Ths Dương Ngọc Hiếu, trường ĐHBK TP.HCM, đồng nghiệp bạn lớp giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi thời gian học tập làm luận văn tốt nghiệp LỜI CAM ĐOAN Tôi tên: NGUYỄN QUỐC HƯNG Học viên lớp Cao học Cơng Nghệ Thơng Tin Trường Đại học Lạc Hồng khóa 05 Thực luận văn với đề tài: “Xây Dựng Giải Pháp Hỗ Trợ Chẩn Đoán Và Điều Trị Sỏi Niệu Quản Với Ứng Dụng Thuật Tốn C4.5” Tơi xin cam đoan sản phẩm trí tuệ với tập liệu bệnh nhân nghiên cứu đề tài số liệu thật, bệnh nhân điều trị Bệnh viện Đa Khoa Thống Nhất Đồng Nai Đồng Nai, ngày 30 tháng 01 năm 2016 Học viên Nguyễn Quốc Hưng MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU .4 1.1 KHAI PHÁ DỮ LIỆU LÀ GÌ? 1.1.1 Khái niệm 1.1.2 Các bước trình khai phá liệu: 1.2 NHIỆM VỤ CHÍNH CỦA KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.3 CÁC PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.3.1 Các thành phần giải thuật khai phá liệu 1.3.2 Một số phương pháp khai thác liệu phổ biến 1.4 LỢI THẾ CỦA KHAI PHÁ DỮ LIỆU SO VỚI CÁC PHƯƠNG PHÁP CƠ BẢN .15 1.4.1 Học máy (Machine Learning) 15 1.4.2 Phương pháp thống kê 16 1.5 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP: .17 1.6 NHỮNG THÁCH THỨC TRONG ỨNG DỤNG VÀ NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU .17 1.6.1 Các vấn đề sở liệu .17 1.6.2 Một số vấn đề khác 19 1.7 TÌNH HÌNH ỨNG DỤNG KHAI PHÁ DỮ LIỆU 20 CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN PHÂN LỚP DỮ LIỆU DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH 21 2.1 TỔNG QUAN VỀ PHÂN LỚP DỮ LIỆU TRONG DATA MINING 21 2.1.1 Phân lớp liệu .21 2.1.2 Các vấn đề liên quan đến phân lớp liệu 22 2.1.3 Các phương pháp đánh giá độ xác mơ hình phân lớp 24 2.2 CÂY QUYẾT ĐỊNH ỨNG DỤNG TRONG PHÂN LỚP DỮ LIỆU 24 2.2.1 Định nghĩa 24 2.2.2 Các vấn đề khai phá liệu sử dụng định 25 2.2.3 Đánh giá định lĩnh vực khai phá liệu .27 2.2.4 Xây dựng định 28 2.3 THUẬT TOÁN XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH 29 2.3.1 Tư tưởng chung 29 2.4 THUẬT TOÁN C4.5 29 2.4.1 Tổng quan: 29 2.4.2 Thuật toán C4.5 dùng Gain-entropy 31 2.4.3 Thuật tốn C4.5 có chế riêng xử lý giá trị thiếu .34 2.4.4 Chuyển đổi từ định sang luật 34 2.4.5 C4.5 thuật toán hiệu cho tập liệu vừa nhỏ .35 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG 36 3.1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN : .38 3.1.1 Tỉ lệ mắc bệnh giới .38 3.1.2 Tỉ lệ mắc bệnh sỏi đường tiết niệu Việt Nam 39 3.2 CƠ SỠ DỮ LIỆU CỦA BÀI TOÁN: .39 3.2.1 Đặc tả mơ hình hệ thống: 39 3.2.2 Mô hình hệ thống: 40 3.2.3 Patient Record Repository ( Kho chứa liệu bệnh án điện tử) : 40 3.2.4 Data mining Engine (Phân tích liệu bệnh án điện tử): 43 3.2.5 Knowledge Base (Kiến thức y học bản): 48 3.2.6 Diagnosing Rules: Các qui luật chẩn đoán xây dựng nhờ Data mining Engine 49 3.3 Giới thiệu chương trình: 49 Thu thập liệu bệnh nhận liên quan tới bệnh sỏi thận 49 Tiền xử lý liệuL 49 Xây dựng định với giải thuật C4.5 .50 Chẩn đoán cho trường hợp bệnh nhân 52 3.4 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 54 3.4.1 Kết luận : 54 3.4.2 Hướng phát triển: .56 TÀI LIỆU THAM KHẢO 57 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Quá trình khai phá liệu Hình 1.2: Mẫu kết với nhiệm vụ hồi quy Hình 1.3: Mẫu kết với nhiệm vụ phân nhóm Hình 1.4: Mẫu kết với phương pháp định 10 Hình 1.5 Phân nhóm phân đoạn 14 Hình 1.6 Mẫu kết sử dụng kỹ thuật phân lớp theo láng giềng gần 15 Hình 2.1: Cây định ứng dụng phân lớp liệu 26 Hình 2.2: Dữ liệu tập training với thuộc tính phân lớp buys computer 33 Hình 3.1: Các quy luật sinh trình khai phá liệu giúp cho giải pháp tốt để giúp bác sĩ điều trị bệnh nhân hiệu 39 Hình 3.2: Mơ hình xây dựng giải pháp hỗ trợ chẩn đốn bệnh 41 Hình 3.3: Tập liệu bệnh nhân sỏi niệu quản huấn luyện đưa vào hệ thống 43 Hình 3.4: Mơ hình với định –Thuật toán C4.5 45 Hình 3.5: Cây định nhỏ chọn 48 Hình 3.6: Phác đồ thực y khoa 49 Hình 3.7: Thiết lập thuộc tính cần dùng để xây dựng định 51 Hình 3.8: Cây định xây dựng 51 Hình 3.9: Kết kiểm thử 52 Hình 3.10: Chẩn đốn cho bênh nhân 52 Hình 3.11: Giải pháp điều trị cho bệnh nhân 53 PHẦN MỞ ĐẦU Ứng dụng Công Nghệ Thông Tin để tổ chức khai thác sở liệu phát triển khai thác quy mô, khắp lĩnh vực hoạt động Kích thước số lượng sở liệu ngày tăng nhanh Điều tạo dịng liệu tăng lên khơng ngừng từ giao dịch đơn giản điện thoại, sử dụng thẻ tín dụng, giao dịch chứng từ, v v… ghi vào Server Các công cụ vấn đáp (Query), báo cáo (Reporting), phân tích trực tiếp (OLAP) khai phá liệu (KPDL) Đây cách khai thác kho liệu để đem lại “ Tri thức” đem lại liệu thơ Cơng Nghệ Thơng Tin dần chứng tỏ tầm ảnh hưởng lớn đến mặt đời sống xã hội Đối với hoạt động Ngành Y Tế, thấy Cơng Nghệ Thơng Tin ngày đóng vai trị quan trọng khơng cho q trình cải cách Hành Chính cơng tác quản lý mà cịn cho việc triển khai ứng dụng thành công kỹ thuật cao công tác khám chữa bệnh Phẫu Thuật Tổng Quát, Tiết Niệu, Nội Soi Và Chụp Cắt Lớp vi tính … công tác giảng dạy, đào tạo, giám sát dịch bệnh, nghiên cứu phát triển thuốc… Ứng dụng tin học y khoa qui trình sử dụng nước tiên tiến từ nhiều thập kỷ qua Việc sử dụng phương tiện giúp truy cập thông tin nhanh, hỗ trợ công tác chẩn đoán, thống kê Nghiên Cứu Khoa Học chuyên khoa, giảm thiểu tài liệu lưu trữ hàng năm cho hệ thống Bệnh Viện Tuy nhiên KPDL lĩnh vực Y khoa thật cịn Việc khai phá liệu lĩnh vực thực mang lại nhiều ý nghĩa Nó cung cấp thơng tin quý giá hỗ trợ nhiều công tác chẩn đoán điều trị giúp cho bệnh nhân thoát qua nhiều bệnh hiểm nghèo Phân lớp liệu hướng nghiên cứu KPDL Cơng nghệ có nhiều ứng dụng lĩnh vực thương mại, ngân hàng, giáo dục đặc biệt hỗ trợ cho ngành Y tế nhiều… Với lý luận văn hướng tới nghiên cứu vấn đề phân lớp liệu dựa định Từ tập trung vào phân tích, đánh giá, áp dụng thuật tốn C4.5 với thơng số liên quan tình trạng nhập viện, tiền sử, dấu hiệu năng, tình trạng khác Hỗ trợ cho Bác Sĩ Bệnh viện có chuyên khoa sâu giải pháp cụ thể nhanh chóng định Cụ thể xây dựng giải pháp hỗ trợ chẩn đoán điều trị tối ưu bệnh sỏi niệu quản, bệnh phổ biến tiết niệu, có nhiều phương án điều trị mà đơi khó lựa chọn Cụ thể “Xây dựng giải pháp hỗ trợ chẩn đoán điều trị sỏi niệu quản” 43  Triệu chứng khác: (Mệt, sốc ) Số lượng liệu huấn luyện gồm 300 bệnh nhân điều trị khoa Ngoại Niệu Bệnh viện Đa Khoa Thống Nhất năm 2014 3.2.4 Data mining Engine (Phân tích liệu bệnh án điện tử): Phân tích liệu bệnh án điện tử để tìm qui luật chẩn đốn cung cấp thơng tin triệu chứng lâm sàng, cận lâm sàng, xét nghiệm,… bệnh nhân Các giải thuật sử dụng để xây dựng Data mining Engine dùng giải thuật tiêu biểu: Cây định với thuật toán C4.5 dùng Gain – entropy làm độ đo lựa chọn thuộc tính tốt 44 Tập liệu bệnh nhân SXH Kích thước sỏi Danh sách thuộc tính Uremie Grea HCT HGB Hồng cầu Bạch cầu -……… < 10 Tính độ đo cho thuộc tính này( C4.5 Ratio gain ) >=10 RE1 -> Kích thước sỏi RE2 -> Siêu âm độ ứ nước thận DLHA có độ đo tốt lấy kích thước sỏi làm nút gốc có giá trị Hình 3.4: Mơ hình với định –Thuật tốn C4.5 45 Đối với việc xử lý sau : Bảng liệu ( Tập liệu huấn luyện ) Gọi hàm T Hàm S ban đầu (T) Nếu tất liệu tập (S) có class Return () Với thuộc tính trung gian tập liệu S Tính giá trị cho thuộc tính Chọn thuộc tính có độ đo tốt Nếu thuộc tính có K giá trị chia K  S, sau gọi đệ quy để phân tách miền giá trị Trên mã giả tổng quát, Đối với hệ thống định xử lý sau : Bảng liệu Tập liệu bệnh nhân Sỏi Niệu Quản lấy từ bệnh án, liệu viết tay…xử lý lại thơng tin có ích lợi cho hệ thống Đó tập dulieubenh.mdb Goi hàm (T) Hàm S ban đầu Hàm (T) Chương trình bắt đầu làm việc sau : Nếu tất liệu S có lớp kết thúc Dữ liệu tập S có lớp lả bệnh Sỏi Niệu Quản Dừng chương trình 46 Với thuộc tính trung gian tập liệu S Tính giá trị cho thuộc tính Đây yếu tố liên quan đến việc chẩn đoán cho bệnh : Kích thước sỏi, mạch, huyết áp, nhiệt độ hay số xét nghiệm… Ta đưa số vào để chương trình tính xác suất Chọn thuộc tính có độ đo tốt Thí dụ : Như ta đưa thuộc tính để định xây dựng Kích thước sỏi, vị trí sỏi, số siêu âm thận ứ nước, số xét nghiệm Uremie, Creatinine máu, Hồng cầu, Bạch cầu, HCT, HGB Ta : RE1  Vị trí sỏi RE1  Thận ứ nước độ I, II, III RE1  Hồng cầu, bạch cầu, HCT, HGB, Ureamie, Crea RE2  Kích thước sỏi (Kích thước sỏi chọn thuộc tính tốt nhất) DLHA có độ đo tốt lấy kích thước sỏi làm nút gốc có giá trị 1,2,3,4,5 Nếu thuộc tính có K giá trị chia K  S, sau gọi đệ quy để phân tách miền giá trị Đến chương trình phân DLHA Thành thành phần để xét đệ quy đến kết cuối gán nút vào ta phân lớp chẩn đoán 47 Cây định phân nhánh : Kích thước sỏi Điều trị nội khoa: sỏi ≤ 4mm Tán sỏi thể: sỏi ≤ 15mm Tán sỏi nội soi ngược chiều : sỏi ≤15mm Mổ nội soi: sỏi > 15mm Mổ mở: sỏi > 15mm, mổ nội soi thất bại, không mổ nội soi Cây định tiếp tục phân hoạch thành phần cịn lại theo vị trí sỏi (sỏi niệu quản đoạn lưng đoạn chậu), sỏi đơn hay có bệnh kết hợp cho phân lớp theo kết đến cịn lại nhỏ nhất… Vị trí sỏi Sỏi NQ lưng Sỏi ≤ 10mm Tán sỏi thể Hình 3.5: Cây định nhỏ chọn Phần lớn hệ thống học máy cố gắng tạo nhỏ tốt, nhỏ dễ đạt độ xác dự đốn cao 48 Do khơng thể đảm bảo đươc cực tiểu định, C4.5 dựa vào nghiên cứu tối ưu hóa, lựa chọn cách phân chia mà có độ đo lựa chọn thuộc tính đạt giá trị cực đại Hai độ đo sử dụng C4.5 information gain gain ratio 3.2.5 Knowledge Base (Kiến thức y học bản): Kiến thức y học, kiến thức điều trị bệnh Bác sỹ tương ứng với chẩn đốn Sau phân loại độ nặng nó, phương pháp điều trị là: Vị trí sỏi Sỏi NQ lưng Sỏi NQ chậu Sỏi ≤ 10mm Sỏi > 10mm – 15mm Sỏi ≤ 15mm Sỏi > 15mm Tán sỏi thể Tán sỏi nội soi ngược chiều Tán sỏi nội soi ngược chiều Mổ nội soi mổ mở Sỏi > 15mm Mổ nội soi mổ mở Hình 3.6: Phác đồ thực y khoa 49 3.2.6 Diagnosing Rules: Các qui luật chẩn đoán xây dựng nhờ Data mining Engine 3.2.6.1 Qui luật chẩn đoán: Có thơng tin lâm sàng cận lâm sàng so sánh với chẩn đoán BS đưa qui luật chẩn đoán 3.2.6.2 Cận lâm sàng : Bệnh nhân khẳng định nhiểm virus Dengue với xét nghiệm dương tính với NS1, IgM, IgG 3.2.6.3 Tiêu chuẩn loại trừ : Bệnh nhân có tiền sử (Tim, Phổi, Gan, thận… ) có bệnh lý rối loạn lipid máu, bệnh mạch vành biết trước phát q trình nhập viện 3.2.6.4 Khơng đồng ý tham gia nghiên cứu CHƯƠNG TRÌNH VÀ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM: 3.3 Giới thiệu chương trình: Tập liệu mà chương trình đưa số liệu huấn luyện mà người xây dựng dùng số liệu Thu thập liệu bệnh nhận liên quan tới bệnh sỏi thận Thu thập liệu 300 bệnh nhân bệnh viện Thống Nhất Tiền xử lý liệu a Chọn thông tin cần thiết liên quan tới bệnh sỏi thận hỗ trợ chuyên gia (bác sĩ) Các thông tin cần quan tâm bao gồm : a1 thơng tin có miền giá trị kiểu bool B_DAUTHAN : Có bị đau thận hay khơng B_NHIEMTRUNG : Có bị nhiễm trùng hay khơng B_SOITRAIPHAI : Vị trí sỏi trái phải B_TINHCO : Tình cờ đau B_PHAUTHUATCU : Có phẫu thuật củ hay khơng a2 thơng tin có miền giá trị rời rạc I_SOIKETHOP : Loại sỏi kết hợp I_SIEUAM : Loại siêu âm 50 I_THOIGIANPH : Thời gian phát bệnh ( tính theo tháng) I_SOVIENSOI : Số viên sỏi a3 thơng tin có miền giá trị liên tục (cần phải rời rạc hóa thơng tin này) K_UREMIE K_CREA K_HONGCAU K_BACHCAU K_HCT K_HGB b Ràng lọc loại bỏ liệu bệnh nhân có liệu khơng hợp lệ c Rời rạc hóa giá trị thơng tin có miền giá trị liên tục Do đặc tính định nên cần rời rạc hóa thơng tin có miền giá trị liện tục Việc rời rạc hóa cần hỗ trợ chuyên gia (bác sĩ) Ví dụ thuộc tính K_UREMIE rời rạc hóa bảng sau: ID YNghia Thấp Bình thường Cao Tu 13 45.1 Den 12.9 45 Xây dựng định với giải thuật C4.5 Chương trình dùng 80% tập liệu để xây dựng định, 20% để đánh giá kết 51 Giao diện chương trình sau: Bước 1: Chạy chương trình chọn đường dẫn đến kho liệu bệnh án điện tử thiết lập thuộc tính cần dùng dấu hiệu năng, cận lâm sàng, siêu âm Hình 3.7: Thiết lập thuộc tính cần dùng để xây dựng định Bước 2: Xây dựng định từ liệu tải từ kho bệnh án điện tử cấu hình thuộc tính chọn để xây dựng định Sau xây dựng xong định, lưu xuống file XML để sau tải lên chương trình sử dụng lại 52 Hình 3.8: Cây định xây dựng Bước 3: Kiểm thử kết chương trình huấn luyện Hình 3.9: Kết kiểm thử Như kết kiểm thử với 60 liệu kết 58 trường hợp Bước 4: Chọn tab Chẩn đoán, chọn file dulieu.xml File chứa cấu trúc thông tin bệnh nhân mẫu Dựa vào thơng tin bệnh nhân, chương trình dị định để đưa chẩn đoán phù hợp Việc thiết kế thông tin mẫu 53 bệnh nhân file XML linh động Nếu sau cấu trúc bệnh án điện tử có thay đổi, cần hiệu chỉnh lại file XML cho phù hợp chương trình vận hành bình thường mà khơng cần phải hiệu chỉnh lại source code chương trình Hình 3.10: Chẩn đoán cho bênh nhân Bước 5: Sau có chẩn đốn dựa vào thơng tin bệnh nhân, click vào giải pháp điều trị để mở file word chứa phác đồ điều trị tương ứng với chẩn đốn chương trình đưa Các file phác đồ điều trị soạn sẵn lưu trữ tương ứng với chẩn đốn Hình 3.11: Giải pháp điều trị cho bệnh nhân 54 Các kết thử nghiệm với định chương trình | I_VITRILUNGCHAU=Lưng | I_VITRITRAIPHAI=Phải | B_DAUTHAN=Có | I_SOVIENSOI=1 | ChanDoan=Sỏi Niệu Quản Lưng P | I_VITRILUNGCHAU=Lưng | I_VITRITRAIPHAI=Trái | ChanDoan=Sỏi Niệu Quản Lưng T | I_VITRILUNGCHAU=Chậu | I_VITRITRAIPHAI=Trái | ChanDoan=Sỏi Niệu Quản Chậu T | I_VITRILUNGCHAU=Chậu | I_VITRITRAIPHAI=Phải | B_DAUTHAN=Có | ChanDoan=Sỏi Niệu Quản Chậu P | I_VITRILUNGCHAU=Chậu | I_VITRITRAIPHAI=Phải | B_DAUTHAN=Không | I_SOVIENSOI=2 | ChanDoan=Sỏi Niệu Quản Chậu P | I_VITRILUNGCHAU=Chậu | I_VITRITRAIPHAI=Phải | B_DAUTHAN=Không | I_SOVIENSOI=1 | ChanDoan=Sỏi Niệu Quản Chậu P | I_VITRILUNGCHAU=Lưng | I_VITRITRAIPHAI=Phải | B_DAUTHAN=Không | ChanDoan=Sỏi Niệu Quản Lưng P | I_VITRILUNGCHAU=Lưng | I_VITRITRAIPHAI=Hai bên | ChanDoan=Sỏi Niệu Quản Lưng Bên 3.4 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 3.4.1 Kết luận : Luận văn trình bày khái niệm, định nghĩa ví dụ minh họa thuật giải để giải toán đặt Sự phân lớp liệu hướng nghiên cứu khai phá liệu Trong mơ hình thao tác với đối tượng liệu mà có giá trị biết trước Hệ thống áp dụng cho nhiều loại bệnh, đề tài xin đơn cử bệnh sỏi niệu quản để làm ví dụ Hướng giải tốn nhằm giúp cho sinh viên y Khoa Bác sĩ trẻ ôn lại kiến thức cập nhật thêm bệnh sỏi thận nói chung sỏi niệu quản nói riêng để có hướng điều trị xác 55 Qua ứng dụng khai phá liệu với CSDL bệnh nhân Bệnh viện Đa Khoa Thống Nhất Đồng Nai cho thấy mối quan hệ kết tập liệu bệnh nhân nhập viện năm so sánh với chẩn đốn chương trình cho thơng số bệnh nhân bị sỏi niệu quản vào có kết tương đối xác Từ giúp cho bác sỹ bệnh viện có hướng chẩn đốn xác bệnh nhân điều chỉnh lại cách điều trị nhằm điều trị cho bệnh nhân ngày tốt Hệ thống cho số kết khác so sánh kết dự đoán thơng qua hệ thống luật chạy chương trình Tóm lại, luận văn có số đóng góp sau: Các luật khai phá kiểm tra thực tế Khoa Ngoại Niệu BVĐKTN nhận thấy Sau xây dựng định với thuật toán C4.5 vào hệ thống số luật sinh chạy chương trình thấy có số quy ước chun gia chẩn đốn khơng phải lúc thơng số gán chẩn đốn chẩn đốn giống y văn So sánh lại với tập liệu bệnh nhân nhập viện bệnh viện có sẵn tập luật sinh trình khai phá với cho hệ thống dự đoán sử dụng định tơi thấy cịn nhiều điều bàn cãi Với mong muốn đóng góp phần nhỏ ứng dụng tin học vào y khoa để có hỗ trợ cho cán y tế q trình chẩn đốn điều trị bệnh Trong q trình thực luận văn, tơi cố gắng tập trung nghiên cứu toán tham khảo nhiều tài liệu liên quan Tuy nhiên, thời gian trình độ có hạn nên không tránh khỏi hạn chế thiếu sót định Tơi thật mong muốn nhận gợi ý chun mơn lẫn cách trình bày luận văn 56 3.4.2 Hướng phát triển: Khai phá liệu toán nhiều nhà nghiên cứu quan tâm ứng dụng rộng rãi lĩnh vực chứa đựng nhiều hướng mở rộng khác Trong luận văn chọn hướng nhỏ để nghiên cứu Đối với Khoa Ngoại Niệu bệnh viện dùng hệ thống phân loại giúp phát sớm bệnh nhân rơi vào độ nặng bệnh, điều trị sớm Và với cách tiếp cận mở đầu cho nhiều hướng nghiên cứu tương lai như: Sử dụng điều khiển để xây dựng hệ thống chẩn đoán bệnh cho nhiều loại bệnh khác, siêu âm, chẩn đốn hình ảnh… Khai phá liệu lĩnh vực y khoa cịn q Việc khai phá lĩnh vực thật mang nhiều ý nghĩa Nó cung cấp thơng tin q giá hỗ trợ nhiều cơng tác chẩn đốn điều trị giúp cho bệnh nhân thoát qua nhiều bệnh hiểm nghèo 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Hướng dẫn chẩn đoán điều trị Sỏi Tiết Niệu – Hội Tiết Niệu – Thận học Việt Nam 2015 [2] Khai phá liệu – giới thiệu Weka Nguyễn Nhật Quang – Viện CNTT – Đại học Bách khoa Hà Nội 2009 – 2010 Tiếng Anh: [3] “Data Mining: Concepts and Techniques” - Jiawei Han and Micheline Kamber, Morgan Kaufmann Publishers, 2001 [4] “Data Mining in Bioinformatics” – Jason T.L.Wang, Mohammed J Zaki, Hannu T.T Toivonen, Dennis Shasha, Springer-Verlag London Limited, 2005 [5] Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition) Ian H Witten, Eibe Frank, Morgan Kaufmann June 2005 [6] Introduction to Data Mining by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach,Vipin Kumar 2005 [7] “Intelligent Agents for Data Mining and Information Retrieval” - Masoud Mohammadia, IDEA Group Inc., 2004 [8] “Principles of Data Mining” - David Hand, Heikki Mannila and Padhraic Smyth, The MIT Press, 2001 ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LẠC HỒNG *** NGUYỄN QUỐC HƯNG XÂY DỰNG GIẢI PHÁP HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN VÀ ĐIỀU TRỊ SỎI NIỆU QUẢN VỚI ỨNG DỤNG THUẬT TỐN C4.5 Chun ngành: CƠNG... trạng khác Hỗ trợ cho Bác Sĩ Bệnh viện có chuyên khoa sâu giải pháp cụ thể nhanh chóng định Cụ thể xây dựng giải pháp hỗ trợ chẩn đoán điều trị tối ưu bệnh sỏi niệu quản, bệnh phổ biến tiết niệu, ... án điều trị mà đơi khó lựa chọn Cụ thể ? ?Xây dựng giải pháp hỗ trợ chẩn đoán điều trị sỏi niệu quản? ?? 3 Luận văn gồm chương: Chương 1: Tổng quan kỹ thuật khai phá liệu Chương 2: Nghiên cứu thuật