Hepatosellular karsinomanın ilkin diaqnozu və proqnozlaşdırılması üçün maşın təlimi metodlarının tətbiqinin nəticələri beynəlxalq konfransda müzakirə olunub Oktyabr 18, 2022 | 09:41 / Konfranslar, iclaslar

Elektron tibbin formalaşması həkim qərarlarının qəbulunu dəstəkləyən intellektual sistemlərin inkişafına təkan vermiş, bir sıra xəstəliklərlə yanaşı, həm də xərçəng səbəbindən ölənlərin sayına görə dünyada üçüncü yeri tutan, qaraciyər xərçəngi kimi tanınan hepatosellular karsinomanın ilkin diaqnozu və proqnozlaşdırılması üçün süni intellekt metodlarının tətbiqini aktuallaşdırmışdır.

İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, t.e.d., professor Məsumə Məmmədova, t.e.d., dosent Zərifə Cəbrayılova, kiçik elmi işçilər Lalə QarayevaAytən Əhmədovanın həmmüəllifi olduqları “Maşın təlimi alqoritmindən istifadə etməklə hepatosellular karsinomanın proqnozlaşdırılması” (“Prediction Of Hepatocellular Carcinoma Using Machine Learning”) adlı məruzə 12-14 oktyabr 2022-ci il tarixlərində ABŞ-ın Elektrotexnika və Elektronika Mühəndisləri İnstitutunun, Azərbaycan Diplomatik Akademiyasının və ABŞ-ın Corc Vaşinqton Universitetinin birgə təşkilatçılığı ilə “İnformasiya və kommunikasiya texnologiyalarının tətbiqi” mövzusunda keçirilən 16-cı beynəlxalq konfransda (The 16th IEEE International Conference Application of Information and Communication Technologies, 12-14 Oct 2022) müzakirə olunub.

Məruzəni Lalə Qarayeva təqdim edərək qaraciyər xərçəngi kimi tanınan hepatosellular karsinomanın (HSK) ilkin diaqnozu və proqnozlaşdırılması məsələsinin həlli üçün maşın təlimi alqoritmlərinin tətbiqi imkanlarının araşdırılması istiqamətində aparılan tədqiqatın nəticələrindən bəhs edib. O, bildirib ki, əsas məqsəd ən yüksək nəticə göstərən alqoritmin müəyyənləşdirilməsidir. Tədqiqat işində Kaggle platformasından götürülmüş HCC Dataset-dən istifadə edildiyini deyən məruzəçi 165 pasiyentin 49 xüsusiyyət/atribut verilənlərinə istinad edildiyini diqqətə çatdırıb. Məruzədə HSK-nın proqnozlaşdırılması üçün tətbiq edilmiş Random Forest (RF), Vektor Maşın (SVM) və Logistik Reqressiya maşın təlimi alqoritmlərinin nəticələri, bu 3 alqortimin tətbiqi ilə qurulmuş xəta matrisi və  xəta matrisi meyarlarının hesablanmış qiymətləri təqdim olunmuşdur. Alqoritmlərin performasının qiymətləndirilməsi üçün aparılmış çarpaz doğrulamadan anınan nəticələr əvvəlkilərlə müqayisə edilmiş və RF alqortminin daha yüksək nəticə göstərdiyi müəyyənləşdirilmişdir.

Məlumat üçün bildirək ki, “The 16th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT2022)” konfransının məruzələr toplusu “Web of Science”, “Scopus”, ACM, INSPEC, DOAJ, DPLP, EBSCO və s. beynəlxalq bazalarında indeksləşir və referatlaşır.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.

İŞ FƏALİYYƏTİNİZƏ BİZİMLƏ BAŞLAYIN!
Ətraflı
BİZİM YARADICI VƏ ÖZÜNƏMƏXSUS İDEYALARIMIZA ETİBAR EDİN!
Ətraflı
ƏLVERİŞLİ QİYMƏTLƏRƏ KEYFiYYƏTLİ VƏ RƏNGARƏNG NƏŞRİYYAT İŞLƏRİ!
Ətraflı
İT BİLİKLƏRİNİZİ İNKİŞAF ETDİRƏRƏK KARYERANIZI DƏYİŞİN!
Ətraflı
ZƏNGİN E-KİTABXANA XİDMƏTLƏRİ!
Ətraflı