Với mong muốn góp phần phát triển phương pháp luận phục vụ trong việc dự đoán bệnh ung thư vú, giúp các chị em, các y bác sỹ có thể phát hiện bệnh sớm nhằm nâng cao hiệu quả trong việc đ
Trang 1MỤC LỤC
1 Lý do chọn đề tài 2
2 Mục đích và ý nghĩa đề tài 3
a Mục đích 3
b Ý nghĩa khoa học 3
c Ý nghĩa thực tiễn 3
3 Mục tiêu và nhiệm vụ 3
a Mục tiêu 3
a Nhiệm vụ 3
4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3
a Đối tượng nghiên cứu 3
b Phạm vi nghiên cứu 4
5 Phương pháp nghiên cứu 4
a Phương pháp lý thuyết 4
b Phương pháp thực nghiệm 4
6 Kết quả dự kiến 4
7 Bố cục của luận văn dự kiến 4
8 Kế hoạch dự kiến triển khai đề tài 6
Trang 2MỞ ĐẦU
1 Lý do chọn đề tài
Ung thư vú là loại ung thư phổ biến nhất ở phụ nữ trên 140 quốc gia và cũng là nguyên nhân gây tử vong nhiều nhất ở phụ nữ trên toàn thế giới
Theo PGS.TS Trần Đình Hà, Phó Giám đốc Trung tâm Y học hạt nhân và ung bướu, BV Bạch Mai, hiện trên thế giới, cứ 22 giây lại có 1 phụ nữ được chẩn đoán ung thư vú; cứ 5 phút có 3 phụ nữ chết do ung thư vú Mỗi năm, có khoảng 1,4 triệu người mắc ung vú, trong đó có 458.000 ca tử vong [12]
Tại Việt Nam, theo thống kê của chuyên ngành ung thư, mỗi năm có khoảng 150.000 ca mới mắc ung thư và 75.000 người tử vong vì căn bệnh này Ở Hà Nội và TPHCM, bệnh ung thư vú chiếm tỷ lệ 20-30% trong số các bệnh nhân ung thư và ngày càng có xu hướng gia tăng [12]
Theo PGS.TS Trần Đình Hà, xu hướng mắc bệnh ung thư vú không những gia tăng ở Việt Nam mà còn ở hầu hết các nước trên thế giới Điều đáng tiếc là ở nước ta
do nhận thức của người dân còn nhiều hạn chế nên có đến 70% người bệnh đến khám
ở giai đoạn muộn, dẫn tới kết quả điều trị không được như mong muốn [12]
Với hiện trạng được nêu, một số vấn đề đặt ra cần giải quyết như sau:
- Cần một công cụ, phương tiện truyền thông nhằm cung cấp thông tin, tăng mức
độ hiểu biết về bệnh ung thư vú
- Cần một công cụ để tạo một nguồn dữ liệu hữu ích trong việc hỗ trợ chẩn đoán
để sớm phát hiện và điều trị kịp thời
- Cần thiết xây dựng một ứng dụng mang ý nghĩa thực tiễn giúp các mẹ, các chị
có thể kiểm tra sơ bộ để phát hiện sớm nhất các dấu hiệu của bệnh
Với mong muốn góp phần phát triển phương pháp luận phục vụ trong việc dự đoán bệnh ung thư vú, giúp các chị em, các y bác sỹ có thể phát hiện bệnh sớm nhằm nâng
cao hiệu quả trong việc điều trị bệnh, tôi chọn đề tài “ Nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật máy học, để hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư vú ” làm đề tài tốt nghiệp.
Trang 32 Mục đích và ý nghĩa đề tài
a Mục đích
- Đề tài sẽ tìm hiểu kỹ thuật máy học để hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư vú
b Ý nghĩa khoa học
- Nghiên cứu, tìm hiểu kỹ thuật máy học để đề xuất kỹ thuật phân lớp dữ liệu phục
vụ công việc chẩn đoán
c Ý nghĩa thực tiễn
- Xây dựng một ứng dụng mang ý nghĩa nhân văn và thực tiễn giúp phát hiện sớm bệnh ung thư vú cho mọi người
3 Mục tiêu và nhiệm vụ
4 Mục tiêu
- Nghiên cứu được kỹ thuật máy học và đề xuất kỹ thuật phân lớp hiệu quả trên
bộ Dataset [10]
- Áp dụng kỹ thuật phân lớp đề xuất để xây dựng được ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư vú
5 Nhiệm vụ
Để đạt được những mục tiêu trên thì nhiệm vụ đặt ra của đề tài là:
- Tìm hiểu tập dữ liệu về bệnh ung thư vú công bố trên tập dữ liệu Dataset [10]
- Nghiên cứu kỹ thuật máy học, để từ đó đề xuất kỹ thuật phân lớp hiệu quả
- Xây dựng ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư vú
6 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
a Đối tượng nghiên cứu
- Bệnh ung thư vú
- Các kỹ thuật máy học
- Phương pháp phân lớp dữ liệu
- Phương pháp hỗ trợ chẩn đoán
- Hệ thống chẩn đoán
Trang 4b Phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu và đề xuất hướng cải tiến phương pháp hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư trên cơ sở phương pháp phân lớp dữ liệu
- Ứng dụng phương pháp đề xuất để từ đó xây dựng thành công ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư vú
7 Phương pháp nghiên cứu
Trong đề tài sử dụng các phương pháp: Kỹ thuật phân lớp, phương pháp chẩn đoán
a Phương pháp lý thuyết
- Thu thập, tìm hiểu, phân tích các tài liệu về bệnh ung thư vú
- Tìm hiểu các hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư vú
- Tìm hiểu cây quyết định và các thuật toán trên cây quyết định
- Nghiên cứu các công cụ xây dựng hệ thống
b Phương pháp thực nghiệm
- Thu thập dữ liệu thực tế từ Kho lưu trử UCI [10]
- Phân tích yêu cầu của chương trình
- Thiết kế hệ thống và triển khai xây dựng chương trình
- Kiểm thử và đánh giá kết quả
8 Kết quả dự kiến
- Trình bày các kiến thức cơ bản về bệnh ung thư vú
- Tìm hiểu và đề xuất được các kỹ thuật phân lớp hiệu quả dựa trên kỹ thuật máy học
- Cài đặt thành công ứng dụng chẩn đoán bệnh ung thư vú với kỹ thuật phân lớp đề xuất
- Trích rút được tập luật từ bộ dữ liệu nghiên cứu
- Xây dựng thành công ứng dụng hổ trợ lưu trữ thông tin người bệnh, lưu trữ dữ liệu huấn luyện, các luật ứng dụng trong chẩn đoán bệnh ung thư vú
9 Bố cục của luận văn dự kiến
Dự kiến luận văn được trình bày bao gồm các phần chính như sau :
Trang 5MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BỆNH UNG THƯ VÚ
1.1 Khái niệm về bệnh ung thư vú
1.2 Nguyên nhân của bệnh ung thư vú
1.3 Triệu chứng đặc trưng của bệnh ung thư vú
1.4 Kết chương
CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT VỀ MÁY HỌC VÀ CÁC ỨNG DỤNG
2.1 Tổng quan về kỹ thuật máy học
2.2 Các phương pháp máy học
2.3 Các ứng dụng của máy học
2.4 Kết chương
CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT PHÂN LỚP VÀO CHẨN ĐOÁN BỆNH UNG THƯ VÚ
3.1 Mô hình chẩn đoán tổng quát
3.2 Quy trình chẩn đoán bệnh ung thư vú
3.3 Quy trình ứng dụng luật vào chẩn đoán bệnh ung thư vú
3.4 Kết chương
CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN BỆNH UNG THƯ VÚ
4.1 Phân tích thiết kế hệ thống
4.2 Xây dựng cơ sở dữ liệu
4.3 Xây dựng chương trình
4.4 Kết chương
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
PHỤ LỤC
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Trang 610 Kế hoạch dự kiến triển khai đề tài
STT Thời gian Nội dung thực hiện Kết quả dự kiến
1 01/04 – 30/06 Viết đề cương
Chương 1
Hoàn thành đề cương và
chương 1
2 01/07 – 31/08 Chương 2 Hoàn thành chương 2
3 01/09 – 31/10 Chương 3 Hoàn thành chương 3
4 01/11 – 31/12 Chương 4 Hoàn thành chương 4
Và hoàn thiện luận văn
Trang 7TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Nguyễn Thị Thương, Nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật phân nhóm xây dựng hệ thống dự đoán bệnh tự kỷ ở trẻ em, Luận văn cao học,Trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng, 2017
[2] Nguyễn Quốc Đại, Lý thuyết Bayes, mạng Bayes (2009)
[3] Nguyễn Văn Hữu, Nguyễn Hữu Dư Phân tích Thống kê và dự báo, NXB ĐHQG
Hà Nội, (2003)
[4[ W.N Street, W.H Wolberg and O.L Mangasarian Nuclear feature extraction for breast tumor diagnosis IS&T/SPIE 1993 International Symposium on Electronic Imaging: Science and Technology, volume 1905, pages 861-870, San Jose, CA, 1993 [5] O.L Mangasarian, W.N Street and W.H Wolberg Breast cancer diagnosis and prognosis via linear programming Operations Research, 43(4), pages 570-577, July-August 1995
[6] W.H Wolberg, W.N Street, and O.L Mangasarian Machine learning techniques
to diagnose breast cancer from fine-needle aspirates Cancer Letters 77 (1994)
163-171
[7] W.H Wolberg, W.N Street, and O.L Mangasarian Image analysis and machine learning applied to breast cancer diagnosis and prognosis Analytical and Quantitative Cytology and Histology, Vol 17 No 2, pages 77-87, April 1995
[8] W.H Wolberg, W.N Street, D.M Heisey, and O.L Mangasarian Computerized breast cancer diagnosis and prognosis from fine needle aspirates Archives of Surgery 1995;130:511-516
[9] W.H Wolberg, W.N Street, D.M Heisey, and O.L Mangasarian Computer-derived nuclear features distinguish malignant from benign breast cytology Human Pathology, 26:792 796, 1995
[10] https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic) [11] http://bis.net.vn/forums/t/390.aspx
[12] Cổng thông tin bộ y tế :
http://moh.gov.vn/news/Pages/ChuongTrinhMucTieuQuocGiaYTe.aspx?ItemID=3146
Trang 8Ý KIẾN CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
Đà Nẵng, ngày … tháng … năm …. Cán bộ hướng dẫn TS Nguyễn Văn Hiệu Ý KIẾN CỦA HỘI ĐỒNG CHẤM ĐỀ CƯƠNG
Đà Nẵng, ngày … tháng … năm ….
Cán bộ duyệt đề cương