http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-2.xsd
Κατηγοριοποίηση ιατρικών εικόνων μαστογραφίας με τεχνικές εξόρυξης δεδομένων
Τμήμα Μηχανικών Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών Συστημάτων.
Π.Μ.Σ. Τεχνολογίες και Διοίκηση Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών Συστημάτων.
Τεχνολογίες Διαχείρισης Πληροφορίας και Παγκόσμιου Ιστού.
Μια πολύ σημαντική μέθοδος ανίχνευσης καρκίνου του μαστού είναι η μαστογραφία. Η μαστογραφία μπορεί να δείξει όγκους προτού αυτοί μεγαλώσουν αρκετά για να γίνουν αντιληπτοί στην ψηλάφηση. Η εξέταση μπορεί να πραγματοποιηθεί είτε με την κλασική μέθοδο ακτινογραφίας είτε με ψηφιακή μαστογραφία. Σε κάθε περίπτωση, αναγκαία είναι και η γνωμάτευση του γιατρού ώστε με βάση τα συμπεράσματα του να γίνουν επιπλέον εξετάσεις σε περίπτωση που τα αποτελέσματα της μαστογραφίας υποδεικνύουν κάποιο όγκο. Με βάση τη χρησιμότητα της μεθόδου αυτής στο παρών έγγραφο προτείνεται ένα σύστημα ανίχνευσης καρκίνου από φωτογραφίες μαστογραφίας, ώστε η τελική απάντηση του γιατρού για το αν ο ασθενής έχει καρκίνο η όχι να είναι όσον το δυνατόν πιο σωστή. Έτσι, αρχικά στο πρώτο κεφάλαιο δίνεται ένας ουσιαστικός ορισμός της εξόρυξης γνώσης, εξηγείται τι είναι ουσιαστικά η εξόρυξη γνώσης, η σχέση της με άλλους τομείς, καθώς και ποια ήταν η ανάγκη που οδήγησε σε αυτό το νέο τομέα.Στο δεύτερο κεφάλαιο παρουσιάζονται κάποιες γενικές πληροφορίες για τον καρκίνο του μαστού, ο τρόπος προσέγγισης της ιατρικής επιστήμης με την εξόρυξη γνώσης, οι δυσκολίες που υπάρχουν στην προσπάθεια ανάλυσης των ιατρικών δεδομένων καθώς και κάποιες τεχνικές κατηγοριοποίησης σε δεδομένα καρκίνου του μαστού. Στη συνέχεια, στο τρίτο κεφάλαιο αναλύεται η σύνδεση της εξόρυξης γνώσης με την επεξεργασία εικόνας που τελικά οδηγεί στην εξόρυξη δεδομένων από εικόνες. Κατά το τέταρτο κεφάλαιο παρουσιάζεται το προτεινόμενο σύστημα καθώς και οι αλγόριθμοι αυτού, με τα θετικά και τα αρνητικά του σημεία , ο τρόπος λειτουργίας του, αλλά και το πώς δημιουργήθηκε το σύνολο δεδομένων από τις ψηφιακές φωτογραφίες μαστογραφίας. Στο κεφάλαιο πέντε παρουσιάζεται η απόδοση του συστήματος με διάφορους αλγορίθμους εκπαίδευσης και ελέγχεται η απόδοση σε διάφορες φωτογραφίες ώστε να φανεί αν τελικά η πολύ καλή απόδοση του συστήματος (99,24%) μέσω του συνδυασμού k-nn και γενετικού αλγορίθμου λειτουργεί ομαλά σε «πραγματικές» φωτογραφίες. Επίσης, γίνεται μια σύγκριση με παρόμοιες εργασίες για την καλύτερη εξακρίβωση των αποτελεσμάτων. Τέλος παρουσιάζονται οι αναφορές και η βιβλιογραφία που χρειάστηκε για την επίτευξη της διπλωματικής εργασίας.
Κωνσταντίνος Κοντός ; επιβλέπων καθηγητής Μανώλης Μαραγκουδάκης.
Διάθεση πλήρους κειμένου - Ελεύθερη πρόσβαση.
Διατριβή (μεταπτυχιακή) – Πανεπιστήμιο Αιγαίου, Σάμος, 2013.