| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Mašīnmācīšanās metožu pielietošana kuņģa vēža attīstības kaskādes analīzei |
| Title in English |
The Use of Machine Learning Methods for Stomach Cancer Developing Cascade Analysis |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Inese Poļaka |
| Reviewer |
Olga Kotova |
| Abstract |
Darbā ar datu zinātnes un datizraces metodēm tiek pētīta kuņģa vēža attīstība (vēzis un pirmsvēža stāvokļi – atrofija, intestinālā metaplāzija un displāzija). Vispār kuņģa vēža kaskāde netiek pētīta pilnībā, tikai sākotnējie stāvokļi – atrofija un intestinālā metaplāzija, jo tie ir secīgi stāvokļi, bet displāzijai arī piemīt īpatnība izveidoties pašai par sevi, neatkarīgi no agrīnajām patoloģijām, jo pastāv mutācijas faktors. Proti, gastroentrologiem un histopatologiem šajā darbā tiek piedāvāti zināšanu modeļi par visu kaskādes procesu un gaitu, pielietojot 5 klasifikācijas algoritmus nesabalansētai un sabalansētai datu kopai no endokopijas izmeklējumiem, lai analizētu likumsakarības starp neatkarīgajiem (ietekmējošie faktori un reizē pastāvošo stāvokļu stadijas no biopsijām), un atkarīgo mainīgo (vēža esamība). Vēl tiek realizētas nepārtraukta laika Markova ķēdes nesabalansētai datu kopai, balstoties uz pieejamu risinājumu, pēc kā tiek veiktas prognozes laika gaitā starp stāvokļu pārejām, slimības izplatību un laikiem stāvoklī, un līdz saslimšanai ar vēzi. Gan klasifikācijai, gan Markova ķēdēm ir uzskatāmi izskaidrota datu kopas argumentēta pārveidošana. Papildus ir pētīta kovariāta ietekme uz reizē pastāvošajiem stāvokļiem no atrofijas līdz displāzijai. Atslēgvārdi – kuņģa vēža kaskāde, datizrace, pārraudzītās mašīnmācīšanās algoritmi, daudzstāvokļu stohastiskais modelis. Dati par darba apjomu – 77 lappuses, 37 attēli, 12 tabulas un 34 izmantoto informācijas avotu. |
| Keywords |
kuņģa vēža kaskāde, datizrace, pārraudzītās mašīnmācīšanās algoritmi, daudzstāvokļu stohastiskais modelis |
| Keywords in English |
gastric cancer cascade, data mining, supervised machine learning algorithms, multi-state stochastic model |
| Language |
lv |
| Year |
2024 |
| Date and time of uploading |
28.05.2024 23:17:13 |
