| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Datizraces pielietošana kolorektālā vēža noteikšanai no mākslīgā deguna datiem |
| Nosaukums angļu valodā |
Use of Data Mining to Detect Colorectal Cancer from Artificial Nose Data |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Inese Poļaka |
| Recenzents |
Sigita Misiņa |
| Anotācija |
Kolorektālā vēža strauji pieaugošās saslimstības dēļ tiek meklētas jaunas neinvazīvas diagnostikas iespējas. Agrīnajās stadijās var neparādīties tam raksturīgie simptomi, tāpēc ir nepieciešama diagnostikas metode, kas to atklātu pēc iespējas ātrāk, lai palielinātu pacienta izredzes izdzīvot. Šim nolūkam ir izstrādāti mākslīgie (elektroniskie) deguni, kas analizē cilvēka izelpu. Dati, kas iegūti no elektroniskā deguna, ir daudz, tos ir nepieciešams analizēt. Datu analīzi ir iespējams veikt ar datizraces palīdzību. Noslēguma darba mērķis ir analizēt sensoru datus ar klasifikācijas palīdzību, kā arī izveidot modeli kolorektālā vēža pacientam raksturīgās izelpas atšķiršanai no veselo cilvēku izelpām. Lai sasniegtu mērķi, tika izpētīta literatūra par elektronisko degunu, klasifikāciju un izmantojamām metodēm, sagatavoti reāli pacienta dati un veikti empīriski testi, pielietojot klasifikācijas algoritmus. Testi tika realizēti lietojumprogrammatūras “Orange” versijā 3.32.0., kur 58 pacientu dati tika klasificēti ar 6 klasifikācijas algoritmu palīdzību – gadījuma meža, k-tuvāko kaimiņu, naivo Baijesa, neironu tīklu, lēmumu koka un CN2 algoritmu. Vispirms tika iegūti 10-kārtējās šķērsvalidācijas rezultāti ar klasifikācijas algoritmu noklusētajiem parametriem, bet pēc tam ar izmainītiem parametriem. Parametri tika izmainīti tā, lai iegūtu pēc iespējas augstāku kopējo precīzumu. Sasniegtie rezultāti pirms un pēc parametru maiņas tika salīdzināti katram klasifikācijas algoritmam atsevišķi. Visi algoritmi ar izmainītiem parametriem izrādījās efektīvāki. Vislabākais klasifikācijas algoritms darbā analizētajai datu kopai ir neironu tīklu algoritms. Atrodot sakarības parametros, varētu iegūt augstākus rezultātus.
Darba apjoms - 60 lpp., 14 tabulas un 26 attēli. |
| Atslēgas vārdi |
Datizrace, Kolorektālais vēzis, Elektroniskais deguns, Klasifikācija |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Data mining, Colorectal cancer, Electronic nose, Classification |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2022 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2022 13:58:54 |
