CHƯƠNG 1. TONG QUAN VE DE TAL.1 Lý do chọn dé tài.2 Muc tidu va pham Vi.3 Các nghiên cứu liên quan. ¿se St tEEvEEkekerererrrkekrkererrkrkerrk 2 14 Kếtquả. Cee 3 1⁄5 Tổng quát.eooiiiiiiirrie 3 CHƯƠNG 2.
CO SỞ LÝ THUYẾT.1 Tổng quan về khai phá đữ liệu. Khái niệm về khai phá dữ liệu.2 Tại sao dùng khai phá dữ liệu.--¿- - eees tes eeseseneeneeneaee 6 2. Các công đoạn khám phá tri thức từ CSDL.2 _ Tổng quan về hệ hỗ trợ ra quyết định. Bài toán phân lớp.--cccccccte th tre 8 2.2 Hệ phân lớp độc lap.3 Hệ đa phân lớp.4 Lựa chon đặc trưng.
- -c-- St sành 111gr 11 2.1 Mục tiêu của lựa chọn đặc trưng.2 Phương pháp lựa chọn đặc trưng dựa trên sự tương quan.5 Trích xuất đặc trưng.1 Mục tiêu của trích xuất đặc trưng.2 Phân tích thành phần chính (PCA) .6 Các phương pháp và thuật toán phân lớp .1 Cây quyết định.1 Máy học vector hỗ trợ (SVM).2 Quy trình phân lớp Gaussian (GPC).3 K láng giéng gần nhất (KNN) 2.4 Hồi quy Logistic (LR).7 Rừng ngẫu nhiên (RF).8 Mạng noron nhân tao. esceseseseeseseeeseseeeeeeeeseseseeeeeeeeeesesneneeeeseneeeeee 19 7dMe OSB) SỐ ee 20 2.1 Sơ lược về bệnh tim.2 _ Diễn biến lâm sàng bệnh tim.cccc:c 22 2tr2 tre 22 CHƯƠNG 3. XÂY DUNG MÔ HÌNH.-ccccc c2 22tEkvvrerrrrrrrrrrrer 24 là Khho chitta dit Hu na .1 Tập dit liệu thô Cleverland oo.2 Tập dữ liệu dùng cho thí nghiệm. Tập dữ liệu dùng cho thí nghiệm 2.2 Mô hình để xuất.
Quy trình thực hiện.2 Lua chon dc trun. Trích xuất đặc trưng.4 Xây dựng các mô hình phân lớp.5 Phương pháp kiểm tra mô hình.6 Lựa chọn tham $6.7 Đánh giá và lựa chọn mô hình. Tiêu chí đánh giá hiệu năng hệ thống. Các công cụ và thư viện hỗ trỢ.2 Thư viện Scikit-learn 0.
cccccccecsccessscceesseccessecsesseceesseeesssseeeesaees 53 CHƯƠNG 4. THỰC NGHIEM VA DANH GIÁ MÔ HINH. 6 V ca SN PP .1 Bộ dữ liệu thực nghiệm Cleverland.2 Phương pháp thực hiện và đánh giá. Kết quả thực nghi@m.cec cece css eesessessessessssssessessessesssessesseeseeees 55 X00 3Ý¿dđadảẻả 3.1 Bộ dữ liệu thực nghiỆm.2 Phương pháp thực hiện và đánh giá.3 Kết quả thực nghi@m ec.
cececceccccccccscsessessesssessessessscsssssessessesssessesseesessees 60 CHƯƠNG 5. THỰC HIEN UNG DUNG MINH HỌA.1 Thiết kế hệ thống.2 Cài đặt môi tTƯỜng S€TVCT.1 Cài đặt Anaconda trên hệ điều hành Ưbuntu.2 Cài đặt môi trường Anaconda của ứng dụng. Khởi chạy ứng dung backend trên S€TVeT.3 Ứng dụng di d6nge.cccccececccccesssssessessesssessessessesssessessssssessessessessressesseeaeanes 66 CHƯƠNG 6. KÉT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIÉN.2 Hạn chế của dé tài.3 Hướng phát triỀn.--- 22 2+EESEE‡EEE2EE11571111211211 11211111111 c0.76 TÀI LIEU THAM KHẢO.-- ¿52 ©St St E‡EESEE2EE2EE2EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEkrrrrkrrrers 71 IV DANH MỤC HÌNH ANH Hình 2.
Các công đoạn của tiến trình khám phá tri thức từ CSDL. Sơ lược chung về hệ thống phân lớp độc lập. Hé thống đa phân lớp được xây dựng bằng cách xáo trộn các mẫu hoặc các đặc trưng của tập huấn luyện. Cầu tạo một Neural.---5cccc222ttrtrrtrttrrrrrrrrtrirrrrrrirrrrrirrrre 19 Hình 3.
Thống kê lượng dữ liệu rỗng.---2- 22 2 E+EEt2E2EE2EEeEEzEErrxerreee 33 Hình 3. Ma trận tương quan với bản d6 nhiỆt. 2-2: 52+52+s£Ee£E+zEerxeez 34 Hình 3. Thống kê số lượng mắc bệnh theo giới tính.
Thống kê số lượng mắc bệnh theo loại cơn đau. Thống kê số lượng mắc bệnh theo triệu chứng đau thắt ngực khi tập thê dục. Thống kê số lượng mac bệnh theo độ dóc ST segment khi tập thể dục. Sự phân bố số người mắc bệnh theo độ tuôi.
Sự phân bố số người mắc bệnh theo nồng độ cholesterol. Thống kê lượng dữ liệu rỗng.-- 2-22 2+2E£+EEt2EEt2EEtEEEtrxrrrrerrke 39 Hình 3. Ma trận tương quan với bản đồ nhiỆt. Thống kê số lượng mắc bệnh theo loại cơn đau.
Thống kê số lượng mặc bệnh theo triệu chứng đau thắt ngực khi tập thể 60. Thống kê phân bố giá trị thuộc tinh oldpeak gây bénh. Thống kê giá trị thuộc tính ““Ca”. Thống kê giá trị “ thaÏ”.
-- 2: s¿©2s+2EE£2EE£EE12EE22E222121127212212 2E ccrk. Thống kê giá trị “lad prox”. Thống kê giá trị ““laddiSt”.-¿-©2¿- 2+Sx+2E22E2EE2EEE2E2E12E12E1 211cc 43 Hình 3. Thống kê giá trị “*CxImaini””.
Thống kê giá trị “*OimÏ”.-¿- -¿ z+2xt2Ex+2EE£2E1221122127121172. Thống kê giá tri ““TCATOXX”.-¿- 2c 52S2+EE‡EE2EE2EEEEE2E12E12712711 211 1x ExeeU 45 Hình 3. Thống kê giá trị ““rcadiSf””. Mô hình đề xuất cải thiện phân lớp đữ liệu.
Các thuật toán trong Scikit-learn. Quy trình thi nghiệm với bộ dữ liệu của UCT. Kết quả tỉ lệ phân lớp lỗi trên tập dữ liệu Cleveland. Quy trình thực hiện thí nghiệm 2.
ee - ¿5c 52ccccctcrxervee 60 Hình 4. Kết quả tỉ lệ phân lớp lỗi trên tập dữ liệu Cleveland. Mô hình xây dựng ứng dụng minh họa chân đoán bệnh tim. Tập tin cầu hình môi trường trên Anaconda.
Màn hình nhập thông tin giới tính người dùng. Màn hình nhập thông tin tuổi của người dùng. Màn hình nhập thông tin cơn dau ngực. Màn hình nhập thông tin huyết áp.
Màn hình nhập thông tin cholesterol. Màn hình nhập thông tin đường huyết.--:222222tzccc2cvzrre2 69 Hình 5. Màn hình nhập thông tin kết quả điện tâm đồ. Màn hình nhập thông tin nhịp tim.
Màn hình nhập thông tin cơn đau that ngực do vận động. Màn hình nhập thông tin giá trị ST depression do tập thé duc so với lúc nghỉ ñgƠi. ác Tnhh HH HH TH TH HH HH HH1 ghế, 71 Hình 5. Màn hình nhập thông tin độ dốc của đoạn ST khi tập thé dục.
Màn hình nhập thông tin số lượng ống chứa được tô màu khi thực hiện NGI SOL Muy QUANG. Màn hình nhập thông tin trang thai tim. Màn hình kiêm tra lại thông tin nhập. Màn hình nhận kết quả chân đoán bệnh.-----5©5-+c+c+s<+ 74 vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.
Mô tả đặc trưng tập đữ liệu thô Cleverland Bảng 3. Các thuộc tính của dit liệu về bệnh tim Bảng 3. Các thuộc tính của dit liệu về bệnh tim Bảng 3. Các siêu tham số Bảng 3.
Ma trận nhầm lẫn. Tóm tắt dữ liệu thí nghiệm Bang 4. Kết qua tỉ lệ phân lớp lỗi trên tập dữ liệu Cleverlan Bảng 4. Kết quả tỉ lệ phân lớp lỗi của các phương pháp tốt nhất thu được từ thực nghiệm đối sánh với tác giả [11].
Tóm tắt dữ liệu thí nghiệm Bảng 4. Bảng khảo sát độ tương quan các đặc trưng với nhãn dữ liệu Bảng 4. Kết quả tỉ lệ phân lớp lỗi trên tập đữ liệu Cleverland. vii DANH MỤC VIET TAT STT Ký hiệu Chữ viết đầy đủ 1 ANN Artificial Neural Network 2 CFS A Correlation-based Feature Selector 3 CSDL Co sở dữ liệu 4 GPC Gaussian process classification 5 KNN K-Nearest Neighbors 6 KPDL Khai pha dữ liệu 7 LR Logistic Regression 8 MAFIA Maximal Frequent Itemset Algorithm 9 PCA Principal Component Analysis 10 RF Random Forest 11 SVM Support Vector Machine viii TÓM TÁT KHÓA LUẬN Trong khóa luận này, chúng em nghiên cứu van đề hỗ trợ các chuyên gia đưa ra quyết định trong chan đoán lâm sàng bệnh tim dựa trên kỹ thuật máy học.
Các phương pháp máy học và học sâu sẽ được áp dụng đề cài đặt các mô hình phân lớp. Để các mô hình đạt được hiệu suất tốt, chúng em sử dụng phương pháp tìm vét cạn và kiểm chứng chéo cho các bộ tham số tìm được. Chúng em huan luyện các mô hình trên bộ đữ liệu về bệnh tim của Cleveland dé tìm ra các mô hình cho hiệu quả tốt hơn so với các mô hình và bộ tham số của tác giả Loris Nanni, Sheryl Brahnam, Alessandra Lumini, Tonya Barrier [11] đưa ra. Mô hình nhóm em đề xuất là sử dụng phương pháp lựa chọn đặc trưng dựa trên mối tương quan về đữ liệu dựa trên tiêu chí hệ số tương quan Pearson, trích xuất đặc trưng bằng PCA và áp dụng thuật toán phân lớp rừng ngẫu nhiên với bộ tham số tối ưu dé tạo ra mô hình cho hiệu quả tốt nhất.
Kết quả là mô hình của chúng em đạt được chi sé ti lệ phân lớp lỗi là 2.26% thấp hơn so với mô hình GPC + Random Subspace cua tác giả [11] đưa ra (13.34% trên cùng bộ dit liệu thực nghiệm. TONG QUAN VE ĐÈ TÀI 1.1 Lý do chon đề tài Hiện tại bệnh tim mạch là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn cầu, chiếm tới 31% tổng số ca tử vong. Tại Việt Nam, bệnh tim mạch chịu trách nhiệm cho 31% tổng số ca tử vong trong năm 2016 tương đương với hơn 170.000 người tử vong. Hầu hết các bệnh tim mạch có thể được phòng ngừa nếu được phát hiện sớm, điều trị kịp thời và đúng cách.
Với sự phát triển của công nghệ thông tin đã mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực đời sống nói chung và y khoa nói riêng. Do đó, một hệ hỗ trợ chân đoán bệnh tim sẽ đóng vai trò quan trọng trong y khoa. Bằng cách hỗ trợ các y bác sĩ với các quyết định lâm sàng, chất lượng chăm sóc sức khỏe sẽ được cải thiện, giảm gánh nặng nhân lực cho các cơ sở y tế, đồng thời giảm thiểu chi phí khám chữa bệnh. Khai phá dữ liệu sử dụng các phương pháp tiên tiến như máy học, biểu diễn dữ liệu dé tìm ra các thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu.
Khai phá dữ liệu đóng góp vai trò vô cùng quan trọng trong y khoa, giúp giảm đáng kề các chi phí chân đoán lâm sàng dấu hiệu bệnh của bệnh nhân, cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe đối với bệnh nhân, và giúp cho y tế ngày càng phát trién tích cực. Với mong muốn góp phần phát triển phương pháp luận phục vụ trong việc hỗ trợ các y bác sĩ có thể phát hiện bệnh sớm hơn nhằm nâng cao hiệu quả trong điều trị bệnh, chúng em chọn đề tài xây dựng “Hệ hỗ trợ chan đoán bệnh tim dựa trên kỹ thuật máy học” để làm đề tài tốt nghiệp. Mục tiêu và phạm vi Mục tiêu: e _ Nghiên cứu các kỹ thuật máy học dé xây dựng các mô hình với bộ tham số tối ưu và cho hiệu suất cao hơn so với các nghiên cứu của những nhà nghiên cứu trước. ° Áp dụng tìm kiếm vét cạn và kiểm tra chéo đề tìm ra bộ siêu tham số.
e_ Xây dựng ứng dụng hỗ trợ chân đoán bệnh tim để giúp các chuyên gia trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thê chân đoán lâm sàng dấu hiệu của bệnh. Phạm vi: e Dua ra chân đoán lâm sàng dấu hiệu bệnh tim dựa trên tập dữ liệu được cung cấp từ Cleveland 1.3 Các nghiên cứu liên quan Chan đoán lâm sang của bệnh tim là một công việc phức tạp. Một số nghiên cứu về chan đoán bệnh tim đã được các nhà nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác nhau dé chan đoán và cho ra các kết quả khác nhau. Trong luận văn này, nhóm chúng em chon bai báo [11] của các tác giả Loris Nanni, Sheryl Brahnam, Alessandra Lumini, Tonya Barrier dé làm cơ sở đối sánh các giá trị của các mô hình máy học mang lại, cũng như làm cơ sở đề đối sánh các mô hình cho kết quả tốt hơn.