ABSTRACT Electronic Health registers (EHRs) ger ökad tillgång till hälso- och sjukvårdsdata som kan göras tillgängliga för avancerad dataanalys. Detta kan användas av hälso- och sjukvårdspersonal för att fatta ett mer välgrundat beslut som ger förbättrad vårdkvalitet. På grund av de inneboende heterogena och obalanserade egenskaperna hos medicinska data från EHR står dock dataanalysuppgiften inför en stor utmaning. I detta papper, vi tar itu med utmaningarna med obalanserade medicinska data om en hjärntumör diagnos problem. Morphometric analys av histopatologiska bilder växer snabbt fram som ett värdefullt diagnostiskt verktyg för neuropatologi. Oligodendrogliom är en typ av hjärntumör som har ett bra svar på behandling förutsatt att tumören subtyp erkänns exakt. Den genetiska varianten, 1p-19q-, har nyligen visat sig ha hög kemokänslighet, och har morfologiska attribut som kan låna ut den till automatiserad bildanalys och histologisk bearbetning och diagnos. Detta dokument syftar till att uppnå en snabb, prisvärd och objektiv diagnos av denna genetiska variant av oligodendrogliom med en ny data mining metod som kombinerar en funktionsval och ensemble-baserad klassificering. I detta papper, 63 fall av hjärntumör med oligodendrogliom erhålls på grund av prevalens och incidens av tumörvarianten. För att minimera effekten av ett obalanserat dataset för hälso- och sjukvård tillämpas en global optimeringsbaserad hybridomslagsfilterfunktionsval med ensembleklassificering. Experimentresultaten visar att den föreslagna metoden överträffar de standardtekniker som används i hjärntumör klassificering problem för att övervinna obalanserade egenskaper hos medicinska data.
I REF, författarna föreslog att lösa frågor relaterade till hjärntumör diagnos i obalanserade medicinska data genom aggregering av attribut val och ensemble-baserad klassificering.
A Hybrid Feature Selection With Ensemble Classification for Imbalanced Healthcare Data: A Case Study for Brain Tumor Diagnosis
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}