دوره 5، شماره 1 - ( بهار 1397 )
جلد 5 شماره 1 صفحات 34-25 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Pajoohan M, Gharaati Z. Diagnosis of Leukemia Type by Machine Learning: Dimension Reduction and Balancing. jhbmi 2018; 5 (1) :25-34
URL: http://jhbmi.ir/article-1-251-fa.html
URL: http://jhbmi.ir/article-1-251-fa.html
پژوهان محمد رضا، قرائتی زینب. تشخیص نوع لوسمی به کمک یادگیری ماشین: کاهش ابعاد و متوازن‌سازی. مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی. 1397; 5 (1) :25-34
دکتری مهندسی کامپیوتر، استادیار، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران
چکیده: (5835 مشاهده)
مقدمه: ترکیب تکنیک‌های محاسباتی هوش مصنوعی و داده‌کاوی در پزشکی به پیشرفت‌های قابل توجهی در پیش‌گیری و تشخیص بیماری‌ها منجر شده است. در تشخیص لوسمی حاد از اطلاعات ژنتیکی، مدل‌های پیچیده‌ای تاکنون ارائه شده؛ اما نتایج قابل توجهی را ارائه نکرده است. این مطالعه به تشخیص نوع سرطان خون با بررسی محدوده گسترده‌ای از توابع پارامتری و غیرپارامتری و به منظور افزایش قابلت تعمیم آن‌ها در یادگیری با استخراج ویژگی‌های ذاتی کم‌تر از نمونه‌ها می‌پردازد.
روش: این مطالعه توصیفی- تحلیلی، بر روی داده‌های Leukemia1 از دانشگاه واندربیلت آمریکا انجام شد. این داده‌ها مجموعه‌ای از نمونه‌های مغز استخوان و خون بیماران لوسمی است که برای طبقه‌بندی بر اساس سه زیر گروه سرطان خون ALL B-cell، ALL T-cell و AML استفاده می‌شود. دسته‌بندی پارامتری با الگوریتم‌های خطی، بیز ساده، فاصله اقلیدسی، نزدیک‌ترین میانگین، تطبیق قالب و دسته‌بندی غیرپارامتری با الگوریتم‌های تخمین‌گرهای پایه، هسته، k -همسایه نزدیک‌تر و k -همسایه نزدیک‌تر مبتنی برهسته انجام گردید.
نتایج: با در نظر گرفتن تمامی ویژگی‌ها بهترین الگوریتم نزدیک‌ترین میانگین بود که به دقت پیش‌بینی 92/86% رسید. با اعمال روش کاهش ویژگی PCA، باز هم بهترین نتیجه مربوط به الگوریتم نزدیک‌ترین میانگین بود و با متوسط تعداد ویژگی 6/8 به دقت 96% دست یافت. در نهایت با متوازن‌سازی داده‌های Leukemia1، متوسط تعداد ویژگی و دقت توسط الگوریتم درجه 2 به ترتیب 41/5 و 98/59 حاصل گردید.
نتیجه‌گیری: نتایج به دست آمده بیانگر اثربخشی استخراج ویژگی‌های ذاتی و متوازن‌سازی در بهبود دقت مدل مبتنی بر قاعده بیز و برتری آن نسبت به مدل‌های پیچیده‌تر کنونی می‌باشد.
روش: این مطالعه توصیفی- تحلیلی، بر روی داده‌های Leukemia1 از دانشگاه واندربیلت آمریکا انجام شد. این داده‌ها مجموعه‌ای از نمونه‌های مغز استخوان و خون بیماران لوسمی است که برای طبقه‌بندی بر اساس سه زیر گروه سرطان خون ALL B-cell، ALL T-cell و AML استفاده می‌شود. دسته‌بندی پارامتری با الگوریتم‌های خطی، بیز ساده، فاصله اقلیدسی، نزدیک‌ترین میانگین، تطبیق قالب و دسته‌بندی غیرپارامتری با الگوریتم‌های تخمین‌گرهای پایه، هسته، k -همسایه نزدیک‌تر و k -همسایه نزدیک‌تر مبتنی برهسته انجام گردید.
نتایج: با در نظر گرفتن تمامی ویژگی‌ها بهترین الگوریتم نزدیک‌ترین میانگین بود که به دقت پیش‌بینی 92/86% رسید. با اعمال روش کاهش ویژگی PCA، باز هم بهترین نتیجه مربوط به الگوریتم نزدیک‌ترین میانگین بود و با متوسط تعداد ویژگی 6/8 به دقت 96% دست یافت. در نهایت با متوازن‌سازی داده‌های Leukemia1، متوسط تعداد ویژگی و دقت توسط الگوریتم درجه 2 به ترتیب 41/5 و 98/59 حاصل گردید.
نتیجه‌گیری: نتایج به دست آمده بیانگر اثربخشی استخراج ویژگی‌های ذاتی و متوازن‌سازی در بهبود دقت مدل مبتنی بر قاعده بیز و برتری آن نسبت به مدل‌های پیچیده‌تر کنونی می‌باشد.
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
