%A Thanh Trung Giang
%A Dang Hung Tran
%T Tích hợp dữ liệu sử dụng học đa nhân kết hợp với giảm chiều dữ liệu thực hiện phân cụm các bệnh nhân ung thư.
%X Mặc dù các nghiên cứu về ung thư đang diễn ra nhưng các phương pháp điều trị hiện có là rất hạn chế về số lượng và hiệu quả, ngoài ra quyết định điều trị cho các bệnh nhân vẫn là một vấn đề khó khăn. Việc thành lập các phân nhóm giúp trợ giúp ra quyết định chủ yếu vẫn dựa trên các loại dữ liệu riêng biệt. Tuy nhiên, việc phân tích dữ liệu bệnh nhân đa chiều dựa trên nhiều số đo đặc trưng phân tử khác nhau như: biểu thức Gene, DNA Methylation, biểu thức miRNA có thể giúp phát hiện các đặc điểm nội tại của các khối u chính xác hơn. Một phương pháp giúp tích hợp dữ liệu từ nhiều dạng đặc tả khác nhau dựa trên phương pháp học đa nhân đồng thời kết hợp với việc giảm chiều dữ liệu được chúng tôi sử dụng trong báo cáo này nhằm tạo nên một bộ dữ liệu có tính tổng quát cao hơn từ nhiều loại biểu diễn dữ liệu khác nhau. Sau khi tích hợp dữ liệu, chúng tôi tiến hành phân cụm bệnh nhân ung thư dựa trên dữ liệu đã tích hợp và đánh giá kết quả phân cụm thu được. Ngoài ra chúng tôi cũng đưa ra các gợi ý về mặt lựa chọn hàm nhân cho các loại dữ liệu cũng như các tham số để đạt được kết quả phân cụm tốt nhất cho mô hình này.
%C Hanoi
%D 2016
%L SisLab1521