Mô hình học chuyển giao mờ trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh xơ gan

Bài viết này đề xuất việc áp dụng mô hình học chuyển giao mờ trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Mô hình được sử dụng dựa trên sự kết hợp giữa phương pháp học chuyển giao với tập mờ hình thành mô hình học chuyển giao mờ để giải quyết bài toán hỗ trợ chẩn đoán bệnh xơ gan.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mô hình học chuyển giao mờ trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh xơ ganTrần Thị Ngân và ĐtgTạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ189(13): 93 - 98MÔ HÌNH HỌC CHUYỂN GIAO MỜTRONG HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH XƠ GANTrần Thị Ngân1,2,3*, Nguyễn Thị Dung4, Trần Mạnh Tuấn3, Lương Thị Hồng Lan1,51Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam2Viện Công nghệ thông tin - Viện hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam3Trường Đại học Thủy Lợi, 4Trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông – ĐH Thái Nguyên5Trường Đại học Sư phạm – ĐH Thái NguyênTÓM TẮTChẩn đoán bệnh là giai đoạn quan trọng và có ý nghĩa quyết định đối với việc điều trị của các bệnhnhân. Chẩn đoán sớm và chính xác sẽ giảm chi phí và tăng khả năng chữa khỏi bệnh của bệnhnhân. Việc sử dụng các công cụ và thiết bị hỗ trợ chẩn đoán trợ giúp bác sĩ chẩn đoán nhanh vàchính xác hơn. Bài báo này đề xuất việc áp dụng mô hình học chuyển giao mờ trong hỗ trợ chẩnđoán bệnh. Mô hình được sử dụng dựa trên sự kết hợp giữa phương pháp học chuyển giao với tậpmờ hình thành mô hình học chuyển giao mờ để giải quyết bài toán hỗ trợ chẩn đoán bệnh xơ gangan. Nghiên cứu của chúng tôi được kiểm chứng trên các tập dữ liệu đã được công bố và tập dữliệu bao gồm 320 bệnh nhân đến khám và điều trị bệnh gan tại các bệnh viện thuộc khu vực TháiNguyên. Các kết quả thực nghiệm được tiến hành để so sánh kết quả của mô hình sử dụng trongbài báo với các nghiên cứu khác trong thời gian gần đây. Kết quả thực nghiệm đã chỉ ra rằng môhình áp dụng trong bài báo này đã nâng cao đáng kể độ chính xác khi chẩn đoán bệnh.Từ khóa: Học chuyển giao, tập mờ, chẩn đoán bệnh, hỗ trợ chẩn đoán, các bệnh về ganGIỚI THIỆU*Một phần không thể thiếu và đóng vai tròquan trọng trong đời sống mỗi con người lànhu cầu chăm sóc sức khỏe. Cùng với sự pháttriển về mức sống của người dân, nhu cầu vềkhám chữa bệnh cũng như bảo vệ sức khỏecon người ngày càng cao. Thực tế hiện nay,các bệnh viện luôn luôn trong tình trạng quátải, nhân lực khám chữa bệnh và các thiết bị ytế hiện đại không đủ để đáp ứng nhu cầu củangười dân. Các giải pháp đã và đang đượctriển khai như xây dựng bệnh viện vệ tinh;luân chuyển cán bộ về tuyến y tế cơ sở; xâymới, mở rộng bệnh viện chưa giải quyết đượctình trạng quá tải bởi trong thực tế, nhiềubệnh viện được xây mới khang trang nhưngngười bệnh không tìm đến, nhiều bệnh việnvệ tinh đã được chuyển giao kỹ thuật nhưngngười bệnh ở địa phương vẫn vượt tuyến. Lýdo dẫn đến hiện tượng này là vì trình độ củacác bác sĩ ở tuyến dưới và tuyến trên là quáchênh lệch. Trong trường hợp này, các hệthống hỗ trợ chẩn đoán bệnh là cần thiết đểgóp phần giảm bớt tình trạng quá tải tại cácbệnh viện ở Việt Nam.*Tel: 0989 040454, Email: ngantt@tlu.edu.vnLogic mờ đã phát triển khá hoàn chỉnh và kếthợp với một số ngành khoa học khác tạo nêncơ sở để hình thành các công cụ dựa trên côngnghệ mờ. Đóng góp của logic mờ rất quantrọng cho lý thuyết về tập mờ, hệ mờ. Trongnăm 2014, Kantesh Kumar OAD và Xu Dezhi[1] đề xuất một phương pháp tiếp cận dựatrên nguyên tắc mờ để dự đoán mức độ rủi rocủa các bệnh tim mạch. Sutton [2] sử dụngthuật toán K-láng giềng gần nhất mờ (FuzzyK-nearest neighbor - FKNN) cho các bài toánvề y tế khác nhau bao gồm chẩn đoán nhakhoa. Trong năm 2018, Hamido Fujita vàcông sự [3] đã đề xuất một phương pháp hỗtrợ chẩn đoán dựa trên trích chọn các đặctrưng của ảnh nha khoa.Học chuyển giao mờ được coi như là mộtcách học hiệu quả để giải quyết vấn đề trênbằng cách sử dụng các thông tin thu được từcác miền khác nhau có liên quan để giải thích,hiểu về môi trường xung quanh và lấy nhữngkiến thức từ những lĩnh vực này để cải thiệncơ chế suy diễn cũng như cải thiện kết quảhọc. Trong [4], Jethro Shell và SimonCoupland giới thiệu phương pháp học chuyểngiao mờ như là khả năng học hỏi một nhiệm93Trần Thị Ngân và ĐtgTạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆvụ, giữ lại thông tin và chuyển giao những kỹnăng tương tự, có sẵn trong con người.Từ những kết quả nghiên cứu đã có, nhómnghiên cứu áp dụng mô hình kết hợp giữa họcchuyển giao và suy diễn mờ trong hỗ trợ chẩnđoán bệnh sơ gan cho kết quả tốt.Phần tiếp theo của bài báo được bố cục nhưsau: các kiến thức lý thuyết nền tảng sẽ đượctrình bày trong phần 2. Phần 3 trình bày cụthể về mô hình được sử dụng trong bài toánchẩn đoán bệnh xơ gan trên bộ dữ liệu cụ thể.Các kết quả đánh giá thực nghiệm để so sánhhiệu năng của mô hình áp dụng và các môhình đã có khác được trình bày trong phần 4.Cuối cùng là một số kết luận được trao đổi ởphần 5 của bài báo.CÁC KIẾN THỨC VỀ HỌC CHUYỂNGIAO VÀ TẬP MỜTrong phần này, mục 2.1 sẽ trình bày các kiếnthức cơ bản về học chuyển giao và mục 2.2 sẽtrình bày các nội dung liên quan đến suy diễn mờ.Học chuyển giaoHọc chuyển giao (Transfer Learning) là khảnăng của một hệ thống nhằm phát hiện và ápdụng những kiến thức và kỹ năng đã họcđược ở các nhiệm vụ trước vào các nhiệm vụmới [5]. Ưu điểm của học chuyể ...