Luận án Tiến sĩ Đại học Yale: Giảm chiều dữ liệu ứng dụng phân lớp bệnh nhân

TRƯỜNG ĐẠI HỌC YALE NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẢM CHIỀU DỮ LIỆU, ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN PHÂN LỚP BỆNH NHÂN LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN TRƯỜNG ĐẠI HỌC YALE—– ⋆ —– NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP GIẢM CHIỀU DỮ LIỆU, ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN PHÂN LỚP BỆNH NHÂN Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 9480104.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. TRẦN ĐĂNG HƯNG 2. LÊ NGUYÊN KHÔI Mục lục Trang MỞ ĐẦU. 1 Mục tiêu của luận án.

4 Nội dung, đối tượng và phạm vi nghiên cứu. 4 Phương pháp nghiên cứu. 5 Các đóng góp chính của luận án. 6 Bố cục của luận án.

TỔNG QUAN VỀ GIẢM CHIỀU DỮ LIỆU VÀ ỨNG DỤNG TRONG XỬ LÝ DỮ LIỆU Y SINH HỌC. Bài toán giảm chiều dữ liệu. Vai trò của giảm chiều dữ liệu trong nghiên cứu y sinh học và bài toán phân lớp bệnh nhân. Các hướng tiếp cận trong nghiên cứu giảm chiều dữ liệu trong y sinh học 14 1.

Lựa chọn đặc trưng. Trích chọn đặc trưng. Phương pháp lai. Một số thách thức đặt ra khi giảm chiều dữ liệu y sinh học.

Vấn đề nghiên cứu của luận án. Kiến thức nền tảng chung. Đánh giá kết quả thực nghiệm. Mô hình phân lớp bệnh nhân tổng quát ứng dụng trong điều trị bệnh nhân.

PHƯƠNG PHÁP HIỆU QUẢ PHÂN LỚP BỆNH NHÂN KẾT HỢP GIẢM CHIỀU DỮ LIỆU. Kiến thức nền tảng. Phương pháp hàm nhân. Phương pháp học đa hàm nhân.

Phương pháp nhúng đồ thị trong giảm chiều dữ liệu. Phương pháp MKL-DR. Ý tưởng thuật toán. Nhận xét phương pháp MKL-DR.

Đề xuất cải tiến phương pháp MKL-DR. Thuật toán tìm thứ tự tính toán tốt nhất cho tích chuỗi ma trận 54 2. Đề xuất Thuật toán fMKL-DR. Đề xuất mô hình phân lớp bệnh nhân dựa trên fMKL-DR.

Thực nghiệm và kết quả. Tập dữ liệu .1: So sánh kết quả phân lớp từng loại dữ liệu riêng rẽ và tập dữ liệu tích hợp .2: Đánh giá hiệu năng thuật toán fMKL-DR với MKL- DR.3: Đánh giá hiệu năng của thuật toán fMKL-DR trên tập dữ liệu bệnh Alzheimer. PHÂN LỚP BỆNH NHÂN DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH TĂNG CƯỜNG. Phương pháp phân tích thành phần chính.

Phương pháp PCA. Phương pháp phân tích thành phần chính tăng cường. Các hướng giải bài toán RPCA. Phương pháp dựa trên Nhân tử Lagrange tăng cường.

Đánh giá phương pháp RPCA. Các hướng nghiên cứu mở rộng và áp dụng RPCA. Đề xuất mô hình phân lớp bệnh nhân dựa trên phương pháp phân tích thành phần chính tăng cường. Giảm chiều dữ liệu kết hợp chọn lọc các đặc trưng khác biệt dựa trên RPCA.

Phân lớp dựa trên Học đa hàm nhân. Thực nghiệm và kết quả. Tập dữ liệu. Thiết kế thực nghiệm.

Kết quả thực nghiệm. 105 Các kết quả đạt được. 105 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo. 106 Hướng nghiên cứu tiếp theo.

106 Danh mục các công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án 108 iii Danh sách hình vẽ 1.1 Minh họa Giảm chiều dữ liệu .2 Các phương pháp giảm chiều dữ liệu trong lĩnh vực y sinh học .3 Mô hình lựa chọn đặc trưng bằng Phương pháp lọc .4 Mô hình lựa chọn đặc trưng bằng Phương pháp bao gói .5 Mô hình lựa chọn đặc trưng bằng Phương pháp nhúng .6 Mô hình lựa chọn đặc trưng bằng Phương pháp lai .7 Minh họa đường cong ROC .8 Mô hình phân lớp bệnh nhân tổng quát ứng dụng trong điều trị bệnh nhân .1 Ý tưởng của phương pháp hàm nhân .2 Ý tưởng của phương pháp học đa hàm nhân .3 Mô hình hiệu quả phân lớp bệnh nhân dựa trên fMKL-DR .4 Tỉ lệ đóng góp của các loại dữ liệu cho tập dữ liệu thống nhất (Tỷ lệ này được sinh ra khi huấn luyện qua thuật toán fMKL-DR, tương ứng với giá trị của véc tơ β được trả về của thuật toán) .5 So sánh độ chính xác của bộ phân lớp trên từng tập dữ liệu .6 Đường cong ROC so sánh các mô hình phân lớp .7 So sánh thời gian thực hiện khi số lần lặp là 20 với kích thước tập dữ liệu khác nhau .8 Mô hình tiền xử lý dữ liệu ảnh cộng hưởng từ bệnh nhân Alzheimer .1 Ví dụ về đo thông tin dựa trên phương sai .2 Minh họa ý tưởng phương pháp PCA .3 Ý tưởng chính của phương pháp PCA .4 Minh họa ý tưởng RPCA .5 Mô hình phân lớp bệnh nhân ung thư dựa trên RPCA .6 Mô hình tiền xử lý tập dữ liệu biểu hiện gen dựa trên RPCA .7 Biểu đồ đường cong ROC của các mô hình phân lớp trên từng tập dữ liệu bệnh ung thư. 102 v Danh sách bảng 1.1 Ưu, nhược điểm của Phương pháp lọc .2 Ưu, nhược điểm của Phương pháp bao gói .3 Ưu, nhược điểm của Phương pháp nhúng .4 Ưu, nhược điểm của Phương pháp trích chọn đặc trưng .5 Ưu, nhược điểm của Phương pháp lai .6 Bảng minh họa kết quả dự đoán .1 Chi tiết tập dữ liệu bệnh nhân ung thư .2 Chi tiết thông tin tập dữ liệu ảnh cộng hưởng từ bệnh nhân Alzheimer63 2.3 Tập dữ liệu bệnh nhân ung thư dùng trong Thực nghiệm 2.4 Bảng kết quả kiểm định thống kê độ chính xác với độ tin cậy 95% bằng phần mềm SPSS dựa trên độ chính xác của 20 lần chạy phân lớp tập dữ liệu ung thư .5 Tập dữ liệu bệnh nhân ung thư dùng trong Thực nghiệm 2.6 Kết quả thời gian thực hiện các phương pháp trong Thực nghiệm 2.7 Kết quả phân lớp trên tập dữ liệu bệnh Alzheimer .8 Bảng kết quả kiểm định thống kê độ chính xác và AUC với độ tin cậy 95% bằng phần mềm SPSS dựa trên độ chính xác và AUC của 20 lần chạy phân lớp tập dữ liệu bệnh Alzheimer .1 Tập dữ liệu bệnh nhân ung thư .2 Độ chính xác của các bộ phân lớp giữa các tập dữ liệu gốc và các tập dữ liệu được tiền xử lý dựa trên RPCA .3 Độ chính xác của các mô hình phân lớp tích hợp từ 2, 3 bộ phân lớp thành phần .4 Bảng kết quả kiểm định thống kê độ chính xác và AUC với độ tin cậy 95% bằng phần mềm SPSS dựa trên độ chính xác và AUC của 20 lần chạy phân lớp tập dữ liệu bệnh ung thư .5 Giá trị AUC của các mô hình phân lớp. 103 vii Thuật ngữ và từ viết tắt Từ viết tắt Từ gốc Giải nghĩa - Tạm dịch AD Alzheimer Disease Bệnh Alzheimer ADNI Alzheimer’s Disease Neroimag- Sáng kiến chẩn đoán và điều ing Initiative trị bệnh Alzheimer dựa trên hình ảnh AUC Area Under the Curver Diện tích bên dưới đường cong ROC BREAST Breast Invasive Carcinoma Bệnh ung thư biểu mô vú DL Dữ liệu fMKL-DR Fast Multiple Kernel Learning Học đa hàm nhân kết hợp for Dimensionality Reduction giảm chiều dữ liệu nhanh GBM Glioblastoma Multiforme Bệnh ung thư não KNN K-Nearest Neighbors K láng giềng gần nhất LUNG Lung Squamous Cell Carci- Bệnh ung thư phổi noma MCMO Matrix Chain Multiplication Thủ tục tính thứ tự nhân Ordering Proceduce tích chuỗi ma trận tối ưu MKL Multiple Kernel Learning Học đa hàm nhân MKL-DR Multiple Kernel Learning for Học đa hàm nhân kết hợp Dimensionality Reduction giảm chiều dữ liệu ML Machine Learning Học máy MMSE Mini Mental State Examina- Trắc nghiệm trí tuệ tion MRI Magnetic Resonance Imaging Ảnh chụp cộng hưởng từ OV Ovarian Serous Cytadenocarci- Bệnh ung thư biểu mô noma buồng trứng PCA Principal Component Analysis Phân tích thành phần chính rMKL-DR Regularized Multiple Kernel Learning for Dimensionality Reduction ROC Receiver Operating Character- istic ROI Regions of Interest Vùng được quan tâm RPCA Robust Principal Component Phân tích thành phần chính Analysis tăng cường SDP Semidefinite Programming SVD Singular Value Decomposition viii SVM Support Vector Machine Máy vector hỗ trợ ix Lời cam đoan Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do tôi thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS. Trần Đăng Hưng và TS.

Lê Nguyên Khôi tại bộ môn Hệ thống thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Các số liệu và kết quả trình bày trong luận án là trung thực, chưa được công bố bởi bất kỳ tác giả nào hay ở bất kỳ công trình nào khác. Tác giả x Lời cảm ơn Trước tiên tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến thầy giáo, PGS. Trần Đăng Hưng - người thầy đã hướng dẫn, khuyến khích, truyền cảm hứng, chỉ bảo và tạo cho tôi những điều kiện tốt nhất từ khi bắt đầu làm nghiên cứu sinh đến khi hoàn thành luận án.

Tôi xin cảm ơn thầy giáo, TS. Lê Nguyên Khôi - người thầy hướng dẫn đã luôn khuyến khích, động viên tôi để tôi có thể hoàn thành luận án. Tôi xin cám ơn Tiến sĩ Nguyễn Thanh Phương, Trường Đại học Luxemburg - người đã chia sẻ với tôi nhiều kiến thức và kinh nghiệm trong nghiên cứu khoa học để tôi có thể hoàn thành luận án này. Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, đặc biệt là các Thầy Cô trong Bộ môn Các Hệ thống thông tin đã tận tình đào tạo, cung cấp cho tôi những kiến thức vô cùng quý giá, đã tạo điều kiện tốt nhất cho tôi về môi trường làm việc trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu tại Trường.

Tôi xin chân thành cảm ơn Khoa Công nghệ Thông tin, Trung tâm Tính toán khoa học, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội đã tạo điều kiện về môi trường làm việc và hỗ trợ hệ thống tính toán để giúp tôi hoàn thành nghiên cứu này. Đồng thời tôi xin chân thành cảm ơn các đồng nghiệp trong Phòng Bảo đảm chất lượng và Thanh tra Pháp chế, Khoa Khoa học Tự nhiên - Công nghệ thuộc Trường Đại học Tây Bắc, Công ty cổ phần Đầu tư GCL đã tạo mọi điều kiện, bố trí thời gian tốt nhất dành cho tôi trong suốt quá trình làm nghiên cứu sinh. Tôi xin cảm ơn Công ty TNHH Đầu tư và Phát triển đô thị Gia Lâm thuộc Tập đoàn Vingroup và hỗ trợ bởi Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF) trong Dự án mã số VINIF.DA18 đã tài trợ cho tôi thực hiện nghiên cứu này. Cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn những người thân trong gia đình cùng toàn thể bạn bè đã luôn giúp đỡ, động viên tôi những lúc gặp phải khó khăn trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.