| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Izelpas sensoru datu analīze kuņģa vēža diagnostikai |
| Nosaukums angļu valodā |
Breath Sensor Data Analysis for Gastric Cancer Diagnostics |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Inese Poļaka |
| Recenzents |
Dr. sc. ing. Sigita Misiņa |
| Anotācija |
Bakalaura darbs ir veltīts datizraces lēmumu koku metožu apskatei un analīzei. Datu analīzei izmantotā datu kopa satur reālu pacientu izelpas sensora reakcijas datus, starp kuriem atrodas ar kuņģa vēzi diagnosticēti pacienti un pacienti, kuriem nav konstatēts šis vēzis. Galvenā uzmanība tika pievērsta klasifikācijas metožu izvēlei, lai rezultātā tiktu iegūts pēc iespējas precīzākais klases prognozēšanas modelis.
Ievadā aprakstīta tēmas aktualitāte, formulēts darba mērķis un uzdevumi. Darbā apskatīta izmantotā izelpas sensora funkcionalitāte, uzbūve un veicamā izelpas testa soļi. Tiek apskatītas lēmumu koku metodes, konkrētāk tiek izvērtēts C4.5 un CART algoritma darbība un iespējamās kļūdas, saskaroties ar lēmumu koka izveidi. Praktisko eksperimentu realizēšanai tiek apskatītas datu analīzei izmantojamās programmas, kur tika izvēlēta WEKA un RapidMiner Studio programmas, kurās ir iebūvēti lēmumu koku klasifikācijas algoritmi. Praktiskajos eksperimentos pa soļiem tiek apskatīts, kā tika izveidota darbam nepieciešamā datu kopa un kā tika iegūti katrai programmai atbilstošie lēmumu koki. Veikto lēmumu koku izveide ļauj novērtēt, kuri no datu kopas atribūtiem spēj ietekmēt kuņģa vēža klases diagnosticēšanu.
Darba apjoms - 56 lpp., 3 tabulas, 34 attēli un 3 pielikumi. |
| Atslēgas vārdi |
Kuņģa vēzis, Datizrace, C4.5, CART |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Gastric cancer, Data mining, C4.5, CART |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2018 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
01.06.2018 15:51:55 |
