Application of machine learning methods for the prediction of distress in patients with oncological diseases

Автори

  • Ginka Kaleva Marinova Technical University of Varna
  • Todor Ganchev Tеchnical University of Varna, Varna , Bulgaria http://orcid.org/0000-0003-0384-4033
  • Nedyalko Nikolov Tеchnical University of Varna, Varna , Bulgaria

DOI:

https://doi.org/10.29114/ajtuv.vol4.iss2.204

Ключови думи:

distress management, oncological dataset, classification, boosting, bagging, Multilayer Perceptron Neural Network

Абстракт

 

 

 

 

Изтегляния

Данни за теглене още не са налични.

Author Biography

Ginka Kaleva Marinova, Technical University of Varna

Технически университет - Варна

Факултет по Изчислителна техника и Автоматизация

Катедра: Компютърни науки и Технологии

       

References

<p>VanHoose L. еt al. (2015) An analysis of the distress thermometer problem list and distress in patients with cancer, Support Care Cancer, 23, 1225-1232.<br /><a href="https://doi.org/10.1007/s00520-014-2471-1" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a><br />&nbsp;<br />Riba, Michelle B. et al. (2019). Distress Management, Version 3, NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology, JNCCN.org, 17(10), 1229-1249.&nbsp;<br /><a href="https://doi.org/10.6004/jnccn.2019.0048" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a><br />&nbsp;<br />Власаков, В., и колектив (2015) Психосоциална подкрепа и рехабилитация в онкологията, национален експертен борд клинично ръководство, основано на доказателства, Атр Трейсър.<br />&nbsp;<br />Breiman, L. (1996) Bagging Predictors, Machine Learning , 24, 123-140.<br /><a href="https://doi.org/10.1007/BF00058655" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a><br />&nbsp;<br />Кашницкий, Ю.С., &amp; Игнатов, Д.И. (2015) Ансамблевый метод машинного обучения, основанный на рекомендации классификаторов Интеллектуальные системы, Теория и приложения, Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 19(4), 37-55.<br /><a href="https://scholar.google.com/scholar?hl=bg&amp;as_sdt=0%2C5&amp;q=%D0%9A%D0%B0%D1%88%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%BA%D0%B8%D0%B9%2C+%D0%AE.%D0%A1.%2C+%26+%D0%98%D0%B3%D0%BD%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2%2C+%D0%94.%D0%98.+%282015%29+%D0%90%D0%BD%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B1%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D1%8B%D0%B9+%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4+%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE+%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%2C+%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9+%D0%BD%D0%B0+%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8+%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2+%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5+%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B%2C+%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F+%D0%B8+%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%2C+%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5+%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B.+%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F+%D0%B8+%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%2C+19%284%29%2C+37-55.&amp;btnG=" target="_blank" rel="noopener">Google Scholar</a><br /><br />Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill, vol 1.<br />&nbsp;<br />Kantardzic, M., (2002) Data Mining Concepts, Models, Methods, and Algorithms,(1st ed.) Wiley-IEEE Press.<br /><a href="https://scholar.google.com/scholar?hl=bg&amp;as_sdt=0%2C5&amp;q=Kantardzic%2C+M.%2C+%282002%29+Data+Mining+Concepts%2C+Models%2C+Methods%2C+and+Algorithms%2C%281st+ed.%29+Wiley-IEEE+Press.&amp;btnG=" target="_blank" rel="noopener">Google Scholar</a><br /><br />Hossin, M., Sulaiman, M.N. (2015) A Review on Evaluation Metrics for Data Classification Evaluations, International Journal of Data Mining &amp; Knowledge Management Process (IJDKP), 5(2), 1-11.<br /><a href="https://doi.org/10.5121/ijdkp.2015.5201" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a><br />&nbsp;<br />Калчева-Арабаджиева, Н., &amp; Николов, Н. (2017) Сравнителен анализ между наивния бейсов класификатор и метода на опорните вектори използващ оптимизация при класификация на български текст в машинното обучение, Списание Компютърни науки и технологии, ТУ - Варна, 97-105.<br />&nbsp;<br />Zhu W., Zeng, N, &amp; Wang, N. (2010) Sensitivity, specificity, accuracy, associated confidence interval and ROC analysis with practical SAS implementations, NESUG: Health Care and Life Sciences, 19, 1-9.<br /><a href="https://scholar.google.com/scholar?hl=bg&amp;as_sdt=0%2C5&amp;q=Zhu+W.%2C+Zeng%2C+N%2C+%26+Wang%2C+N.+%282010%29+Sensitivity%2C+specificity%2C+accuracy%2C+associated+confidence+interval+and+ROC+analysis+with+practical+SAS+implementations%2C+NESUG%3A+Health+Care+and+Life+Sciences%2C+19%2C+1-9.&amp;btnG=" target="_blank" rel="noopener">Google Scholar</a><br /><br />Powers, D.M.W., (2011) Evaluation: From precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness &amp; correlation, Journal of Machine Learning Technologies, 2(1), 37-63.<br /><a href="https://scholar.google.com/scholar?hl=bg&amp;as_sdt=0%2C5&amp;q=Powers%2C+D.M.W.%2C+%282011%29+Evaluation%3A+From+precision%2C+recall+and+F-measure+to+ROC%2C+informedness%2C+markedness+%26+correlation%2C+Journal+of+Machine+Learning+Technologies%2C+2%281%29%2C+37-63.&amp;btnG=" target="_blank" rel="noopener">Google Scholar</a><br /><br />Muhamedyev, R. (2015) Machine learning methods: An overview, Computer Modeling &amp;New Technologies, 19(6), 14-29.<br /><a href="https://scholar.google.com/scholar?hl=bg&amp;as_sdt=0%2C5&amp;q=Muhamedyev%2C+R.+%282015%29+Machine+learning+methods%3A+An+overview%2C+Computer+Modeling+%26New+Technologies%2C+19%286%29%2C+14-29.&amp;btnG=" target="_blank" rel="noopener">Google Scholar</a><br /><br />Marinova, G., Ganchev, T., and Nikolov, N., (2020) Synthesis of characteristic descriptors for the detection of distress, 2020 International Conference on Biomedical Innovations and Applications (BIA), Varna, Bulgaria, 73-76,&nbsp;<br /><a href="https://doi.org/10.1109/BIA50171.2020.9244488" target="_blank" rel="noopener">Crossref</a></p>

Downloads

Публикуван

2021-01-31

How to Cite

Marinova, G. K., Ganchev, T., & Nikolov, N. (2021). Application of machine learning methods for the prediction of distress in patients with oncological diseases. ГОДИШНИК НА ТЕХНИЧЕСКИ УНИВЕРСИТЕТ - ВАРНА, 4(2), 130–137. https://doi.org/10.29114/ajtuv.vol4.iss2.204

Брой

Т. 4 Бр. 2 (2020): Годишник на Технически университет -Варна

Раздел (Секция)

ИНФОРМАЦИОННИ ТЕХНОЛОГИИ, КОМУНИКАЦИОННА И КОМПЮТЪРНА ТЕХНИКА

License

          СПОРАЗУМЕНИЕ ЗА ПУБЛИКУВАНЕ

           Годишника на Технически университет - Варна (ГТУВ) цели да гарантира, че постъпващите статии се публикуват, като същевременно се предоставя значителна свобода на публикуващите ги автори. За изпълнение на тази цел, ГТУВ поддържа гъвкава политика относно авторските права, което означава, че няма прехвърляне на авторски права от автора на издателя, а авторите запазват изключително авторско право върху интелектуалното си произведение.

           При изпращане на статия, Отговорния автор трябва да се съгласи и приеме правилата и условията за публикуване, изложени в настоящото Споразумение за публикуване, които са както следва:

          ПРЕДОСТАВЯНЕ НА ПРАВА ОТ ОТГОВОРНИЯ АВТОР
           Отговорния автор предоставя на ГТУВ за времето на пълния срок на авторското право и всяко следващо удължаване или подновяване, следното:
      • Неотменимо, неизключително право да публикува, възпроизвежда, предоставя, разпространява или по друг начин използва предоставената работа в електронни и печатни издания и в производни произведения в целия свят, на всички езици и във всички известни съществуващи или в последствие възникнали медии.
      • Неотменимо, неизключително право да създава и съхранява електронни архивни копия на работата, включително правото да депозира предоставената работа в дигитални хранилища с отворен достъп.
      • Неотменимо, неизключително право на лицензиране на други лица да възпроизвеждат, превеждат, преиздават, предоставят и разпространяват предоставената работа при условие, че авторите са надлежно идентифицирани (за момента това се извършва чрез публикуване на произведението под лиценз Creative Commons Attribution 4.0 Unported).
           С предоставянето на работата за публикуване, авторските права върху материала остават на авторите. Авторите запазват всички патентни, търговски марки и/или други права върху интелектуалната си собственост.

           ЗАДЪЛЖЕНИЯ НА ОТГОВОРНИЯ АВТОР И СЪАВТОРИТЕ
           При последващо разпространение или повторно публикуване на предоставената работа, Отговорния автор се съгласява да идентифицира ГТУВ, в който е публикувано произведението като първоначален източник на първото публикуване на работата. Отговорния автор гарантира, че съавторите също ще посочват ГТУВ като източник на първото публикуване, когато разпространяват, преиздават или се позовават на настоящата работа в бъдещи свои публикации.

           ГАРАНЦИИ ОТ СТРАНА НА ОТГОВОРНИЯ АВТОР
          Отговорния автор гарантира че предоставената за публикуване работа не нарушава никои действащи нормативни разпоредби или законни права на която и да е трета страна. Същия гарантира че работата не съдържа какъвто и да е материал, който може да се възприеме от читателската аудитория като неетичен, компрометиращ, нехуманен, расистки, клеветнически и/или нарушаващ авторски и/или имуществени права, права на интелектуална собственост или поети ангажименти за поверителност към трети страни. Отговорния автор гарантира че предоставеният материал е с оригинално съдържание, не е официално публикуван в никое друго издателство, както и че не е в процес на публикуване пред други издателства. Отговорния автор също така гарантира че притежава съответните правомощия да сключи настоящото споразумение. Ако предоставяната работа е подготвена съвместно с други съавтори, Отговорния автор гарантира че всички останали съавтори са информирани и са съгласни предоставения материал да бъде публикуван в ГТУВ.

            Отговорния автор лично (или от името на авторския колектив) дава съгласието си да не въвлича по никакъв начин ГТУВ като страна в каквито и да било научни, академични, административни и/или съдебни спорове, в случаите на установени нарушения на горепосочените декларации и гаранции. 

           ПРАВА И ЗАДЪЛЖЕНИЯ НА ГТУВ
           ГТУВ се съгласява да публикува предоставения материал, в случаите когато същия отговаря напълно на всички необходими качествени, технически и редакционни изисквания, като го идентифицира еднозначно с авторите му. В следствие на настоящото споразумение, на ГТУВ се предоставя правомощие да упражнява права при необходимост от името на авторите върху трети лица, като например в случаите на установено плагиатство, нарушаване на авторски права и др.

           Декларация за поверителност на лични данни
             Вашите имена и имейл адреси, въведени в уебсайта на ГТУВ, ще бъдат използвани само и изключително за обявените цели на настоящото списание и няма да бъдат използвани за никакви други цели от издателя или предоставяни на друга - трета страна.
       Издателят се задължава да извърши всички необходими действия, цялата предоставена лична информация да остане конфиденциална, в рамките на издателя и да не бъде споделена с външни обекти или субекти, освен ако не е дадено предварително изрично разрешение от собственика на личните данни.
             Вашата лична информация няма да бъде обект на продажба, разпространение или публикуване по какъвто и да е начин и под каквато и да е форма.

Подобни статии

1 2 > >> 

Можете също да прегледате стартирайте разширено търсене за подобни статии във връзка с тази статия.