| Περίληψη: | Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η ταξινόμηση κλινικών περιπτώσεων κοιλιακών αλγών και συγκεκριμένα περιπτώσεων σκωληκοειδίτιδας σε παιδιά ηλικίας μέχρι 14 ετών μέσω ενός εργαλείου που υλοποιούμε. Βασικός λόγος για τη κατασκευή αυτού του εργαλείου αποτέλεσε η δυσκολία στη πρόβλεψη της ασθένειας από τους ειδικούς (κατά μέσο όρο γίνονται 20% - 30% αχρείαστες εγχειρήσεις), η συχνή σύγχυσή της με άλλες περιπτώσεις κοιλιακών αλγών ενώ το ποσοστό θνησιμότητας στα παιδιά με σκωληκοειδίτιδα ποικίλλει από 0,1% - 1%.
Βασισμένοι σε ένα σύνολο δεδομένων από τη Παιδοχειρουργική Κλινική του Πανεπιστημιακού Νοσοκομείου της Αλεξανδρούπολης, διεξάγουμε αναζήτηση των καλύτερων παραμέτρων για τη κατασκευή μοντέλων ταξινομητών βασισμένων στις τρεις παρακάτω τεχνικές Υπολογιστικής Νοημοσύνης: α) τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα, β) τις Μηχανές Διανυσμάτων Υποστήριξης και γ) τα Τυχαία Δάση.
Χρησιμοποιώντας ένα σύνολο 14 κλινικών και εργαστηριακών παραγόντων, υλοποιούμε μοντέλα ταξινομητών. Η βασική ιδέα για την υλοποίηση τους είναι η αντιμετώπιση των παρακάτω προβλημάτων: : α) έχει το παιδί σκωληκοειδίτιδα ή όχι; β) Αν έχει σκωληκοειδίτιδα, ποιος τρόπος αντιμετώπισής της ενδείκνυται: χειρουργική επέμβαση ή συντηρητική αγωγή;
Μετά την εύρεση των βέλτιστων μοντέλων από κάθε μία από τις μεθόδους Υπολογιστικής Νοημοσύνης που χρησιμοποιήθηκαν, υλοποιήθηκε ένα εργαλείο εύχρηστης διεπαφής χρήστη στο προγραμματιστικό περιβάλλον της Matlab 2012a το οποίο ευελπιστούμε ότι θα υποβοηθήσει τους ειδικούς στη λήψη απόφασης για τη πορεία ενός νεαρού ασθενούς που εισέρχεται στο νοσοκομείο παραπονούμενος για σκωληκοειδίτιδα. Το εργαλείο αυτό ελέγχθηκε με καινούργια πραγματικά κλινικά δεδομένα από το Καραμανδάνειο Νοσοκομείο Παίδων Πατρών και η απόδοσή του ήταν ενθαρρυντική.
|
|---|
