Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Khóa luận tốt nghiệp: Chẩn đoán bệnh lý tim mạch dựa trên dữ liệu thăm khám lâm sàng, cận lâm sàng bằng trí tuệ nhân tạo

Đề tài "Chẩn đoán bệnh lý tim mạch dựa trên dữ liệu thăm khám lâm sàng, cận lâm sàng bằng trí tuệ nhân tạo" đã xây dựng mô hình phân loại nhị phân và phép kết hợp mô hình dựa theo lý thuyết Dempster - Shafer, đánh giá và so sánh mô hình và phép kết hợp xây dựng được so với các mô hình và phép kết hợp truyền thống; giải thích quá trình xử lý dữ liệu của máy tính để đưa ra được kết quả, dựa vào đó để đánh giá hiệu quả và tính tối ưu của mô hình đã xây dựng và các thuật toán được ứng dụng trong nghiên cứu; xác định ảnh hưởng của bộ dữ liệu đưa vào với kết quả đầu ra và độ chính xác của kết quả. | ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC LÊ TRẦN ĐẠT CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ TIM MẠCH DỰA TRÊN DỮ LIỆU THĂM KHÁM LÂM SÀNG CẬN LÂM SÀNG BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC Hà Nội - 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC Người thực hiện LÊ TRẦN ĐẠT CHẨN ĐOÁN BỆNH LÝ TIM MẠCH DỰA TRÊN DỮ LIỆU THĂM KHÁM LÂM SÀNG CẬN LÂM SÀNG BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC Khóa QH.2017.Y Cán bộ hướng dẫn 1 ThS. BS. NGUYỄN THÁI HÀ DƯƠNG Cán bộ hướng dẫn 2 ThS. BS. LÊ ĐÌNH KHIẾT Hà Nội - 2022 LỜI CẢM ƠN Đối với một sinh viên khóa luận tốt nghiệp là nơi đúc kết lại các kiến thức đã học và giúp các giảng viên đánh giá được năng lực và trình độ nghiên cứu khoa học của sinh viên đó. Trong thời gian thực hiện khóa luận em đã học được nhiều điều cũng như nhận được nhiều sự giúp đỡ từ các thầy cô hướng dẫn và các em các bạn học cùng trường. Lời đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô giáo giảng viên trong Trường đại học Y Dược - ĐHQGHN đã truyền tải cho em nhiều kiến thức thuộc chuyên ngành của mình trong suốt 5 năm qua. Tiếp theo em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến ThS. Nguyễn Thái Hà Dương và ThS. Lê Đình Khiết là 2 giảng viên hướng dẫn cho em thực hiện khóa luận này 2 thầy đã giúp đỡ em rất nhiều trong quá trình nghiên cứu tạo điều kiện tốt nhất để em tìm hiểu và nắm rõ các vấn đề liên quan đến khóa luận cũng như hướng dẫn thực hiện và trình bày một bài báo cáo khoa học. Xin cảm ơn đến các bạn các em thuộc nhóm MI-lab đã tích cực giúp đỡ trong những công việc xử lý số liệu và trợ giúp thực hiện khóa luận. Trong quá trình làm khóa luận tốt nghiệp em cảm thấy rằng mình đã học tập và trải nghiệm được nhiều điều vô cùng hữu ích. Từ đó để em học hỏi và rút kinh nghiệm cho quá trình làm việc sau này của mình. Khóa luận của em có thể còn nhiều hạn chế và thiếu sót. Em rất mong nhận được những nhận xét và góp ý từ quý thầy cô và các bạn học cùng lớp giúp khóa luận hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn Hà Nội ngày 06