ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC
LÊ TRẦN ĐẠT
CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ TIM MẠCH
DỰA TRÊN DỮ LIỆU THĂM KHÁM LÂM SÀNG,
CẬN LÂM SÀNG BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC
Hà Nội - 2022
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC
Người thực hiện: LÊ TRẦN ĐẠT
CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ TIM MẠCH
DỰA TRÊN DỮ LIỆU THĂM KHÁM LÂM SÀNG,
CẬN LÂM SÀNG BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC
Khóa: QH.2017.Y
Cán bộ hướng dẫn 1: ThS. BS. NGUYỄN THÁI HÀ DƯƠNG
Cán bộ hướng dẫn 2: ThS. BS. LÊ ĐÌNH KHIẾT
Hà Nội - 2022
LỜI CẢM ƠN
Đối với một sinh viên, khóa luận tốt nghiệp là nơi đúc kết lại các kiến thức đã học
và giúp các giảng viên đánh giá được năng lực và trình độ nghiên cứu khoa học của sinh
viên đó. Trong thời gian thực hiện khóa luận, em đã học được nhiều điều cũng như nhận
được nhiều sự giúp đỡ từ các thầy cô hướng dẫn và các em, các bạn học cùng trường.
Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô giáo giảng viên trong Trường
đại học Y Dược - ĐHQGHN đã truyền tải cho em nhiều kiến thức thuộc chuyên ngành
của mình trong suốt 5 năm qua.
Tiếp theo, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến ThS. Nguyễn Thái Hà Dương và
ThS. Lê Đình Khiết là 2 giảng viên hướng dẫn cho em thực hiện khóa luận này, 2 thầy đã
giúp đỡ em rất nhiều trong quá trình nghiên cứu, tạo điều kiện tốt nhất để em tìm hiểu và
nắm rõ các vấn đề liên quan đến khóa luận cũng như hướng dẫn thực hiện và trình bày
một bài báo cáo khoa học.
Xin cảm ơn đến các bạn, các em thuộc nhóm MI-lab đã tích cực giúp đỡ trong
những công việc xử lý số liệu và trợ giúp thực hiện khóa luận.
Trong quá trình làm khóa luận tốt nghiệp, em cảm thấy rằng mình đã học tập và
trải nghiệm được nhiều điều vô cùng hữu ích. Từ đó để em học hỏi và rút kinh nghiệm
cho quá trình làm việc sau này của mình.
Khóa luận của em có thể còn nhiều hạn chế và thiếu sót. Em rất mong nhận được
những nhận xét và góp ý từ quý thầy cô và các bạn học cùng lớp giúp khóa luận hoàn
thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 06 tháng 06 năm 2022
Sinh viên
Lê Trần Đạt
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
Ký hiệu Ý nghĩa
DT Decision tree
DST Dempster - Shafer theory
ECG Điện tâm đồ
FN False negative (âm tính giả)
FP False positive (dương tính giả)
KNN K-nearest neighbor
ML Multi-layer Perception
NV Naive Bayes
RF Random forest
SVM Support vector machine
TN True negative (âm tính thật)
TP True positive (dương tính thật)
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1 Vị trí giải phẫu của tim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Hình 1.2 Giải phẫu mạch vành . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Hình 1.3 Hình ảnh nội soi huỳnh quang mạch vành . . . . . . . . . . . . . 8
Hình 1.4 Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe . . . . . . . . . . . . . 9
Hình 2.1 Sơ đồ các bước nghiên cứu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
Hình 3.1 Ma trận lỗi của phương pháp DST kết hợp GD [p{0; 1}]...... 27
Hình 3.2 Ma trận lỗi của phương pháp DST kết hợp GD [p0,p1] ...... 29
Hình 3.3 Ma trận lỗi của mô hình logistic regression cho các biến phân loại 31
Hình 3.4 Ma trận lỗi của phép kết hợp mô hình . . . . . . . . . . . . . . . 32