Akwụkwọ ntuziaka iMed
Okwu mmalite
1.1. Ebumnuche
Ebumnuche nke a web Ngwa bụ ịnara ozi na-adịghị ahụkebe ma kwe ka a na-emegharị ya n'ụzọ na-enye nsonaazụ bara uru n'ime mkpebi. Nke a nwere ike ịbụ ịzụ ihe nlereanya nwere data raw ma ọ bụ ịkọ ihe ga-esi na ya pụta site na iji ụdị na nyocha.
1.2. NchNhr ịnyagharị
Nchịkọta nhọrọ n'elu nke ibe ahụ na-ejide njikọ niile iji ruo ebe ịchọrọ ịnọ. Ọ bụrụ na furu efu, ị nwere ike pịa akụ azụ mgbe niile ka ị banye na ibe a ma ama, laghachi n'ụlọ, ma ọ bụ chọta ibe ị na-achọ n'ime menu igodo ụzọ.
1.3. Akaụntụ
Ọ bụrụ na ị nwebeghị akaụntụ, ị ga-edebanye aha ka ị jiri ngwa ahụ. Iji mee nke a, pịa bọtịnụ akaụntụ dị n'elu aka nri wee pịa aha. Mgbe ahụ, tinye aha njirimara, paswọọdụ, na email gị ka ịga n'ihu.
Ọ bụrụ na ị nwere akaụntụ, jiri aha njirimara na paswọọdụ gị banye.
Ibe ebe obibi
Site na ịpị ihe ndị dị n'aka ekpe nke ibe ahụ, nkọwa nke nke ọ bụla ga-apụta n'etiti ibe ahụ iji nyere gị aka ịghọta ihe nke ọ bụla na-eme.
iMedBot
Ngwa iMedBot na-ewepụta interface nke na-akwalite mmekọrịta dị mfe nke onye ọrụ na ndị nnọchi anya, na-enye amụma ahaziri iche na ọzụzụ ụdị. Ọ na-eje ozi dị ka nzọụkwụ mbụ n'ịgbanwe nsonaazụ nyocha mmụta miri emi ka ọ bụrụ ngwá ọrụ ịntanetị, nke nwere ike ịkpalite nchụso nyocha ọzọ na ngalaba a. Enwere ike ịchọta akwụkwọ ntuziaka onye ọrụ ya ebe a.
Nyocha data
4.1. Weghachite ihe ntinye
Akụkụ a na-ahapụ onye ọrụ dezie setịpụ data ha. Ị nwere ike họrọ bulite dataset ọhụrụ ma ọ bụ jiri nke dị na menu ndọda.
Ozugbo ebugoro dataset, ị nwere ike họrọ ihe ị ga-achọ ime site na ịpị otu nhọrọ dị n'akụkụ aka ekpe.
4.1.1. Weghachite ntinye aka dabere na nzacha
Nkebi a na-enye ohere ịnweta obere ntinye nke dataset mbụ dabere na nzacha enyere. Họrọ ụkpụrụ ị chọrọ na mpaghara mpaghara wee họrọ kọlụm nke ịchọrọ ka egosiri na nhazi data ikpeazụ.
4.1.2. Weghachite nsonaazụ ahaziziri
Nke a na-eweghachite ihe ndekọ data n'ụdị edoziri. Họrọ kọlụm ebumnuche, usoro nhazi, ọnụọgụ ahịrị ị ga-alaghachi, yana kọlụm ndị ị ga-egosi na mmepụta ikpeazụ.
4.1.3. Gbasaa Dataset
Nke a na-enye onye ọrụ ohere ịgbasa otu kọlụm echekwara dị ka akwụkwọ ọkọwa okwu n'ime tebụl n'ezie nke onye ọrụ nwere ike ijikwa ya. Ọ na-ewe dataset akwụ ụgwọ wee bugharịa ihe onye ọrụ chọrọ n'ime oyi akwa kachasị elu. Nke mbụ, bulite dataset nke gụnyere kọlụm nwere dataset akwu. Ọ bụrụ na achọpụtara kọlụm chọrọ ịgbasa na-akpaghị aka, họrọ kọlụm ị ga-agbasa na kọlụm ndị ị ga-ewepụta na ozi akwụkwụ. Pịa nyefee ma ị nwere ike view ozi gị dị ka ogidi tebụl kama data akwụghị ụgwọ.
4.2. Jikota Files
Site na ịhọrọ na bulite ọtụtụ datasets site na ịpị ctrl (iwu maka mac), nke a ga-ejikọta ha na otu nnukwu dataset karịa ka ejiri mee ihe ọzọ.
Naanị họrọ ntọala data niile wee dejupụta ozi achọrọ. Nke a ga-echekwa ntọala data ọhụrụ na ngwa iMed wee dị maka nbudata.
4.3. Ọrụ atụmatụ
Nkebi a na-ahapụ onye ọrụ ịdepụta dataset ha. Họrọ otu n'ime nhọrọ dị n'akụkụ aka ekpe wee dejupụta mpaghara achọrọ iji nweta nkata gị. N'okpuru bụ ụdị nkata ị nwere ike ime site na data gị:
4.4. Statistical Analysis
Akụkụ a na-ahapụ anyị ka anyị mee ule statistical na dataset anyị. Họrọ ule ka ị na-agba site na menu n'akụkụ aka ekpe wee dejupụta mpaghara iji mee ule. N'okpuru bụ ụdị ule dị:
ODPAC
5.1. Mụta
Ibe a gụnyere nkọwa dị nkenke nke ụdị akụrụngwa ọ bụla dị na ibe a. Ịpị bọtịnụ dị n'elu akụkụ nke ọ bụla ga-ejikọta na ibe ọzọ na-enye onye ọrụ ohere iji ma ọ bụ mụtakwuo banyere isiokwu ahụ.
5.1.1. Epistasis
Ibe a na-ahapụ anyị iji MBS, algọridim ọchụchọ iji mụta na data. Kpọmkwem, ọ na-enye anyị ohere ịmụ epistasis, mmekọrịta dị n'etiti mkpụrụ ndụ ihe nketa abụọ ma ọ bụ karịa na-emetụta phenotype. Nke a bara uru maka profile ọrịa na akụkụ mkpụrụ ndụ ihe nketa. Ụzọ omenala adabaghị maka ijikwa data dị elu dị na ọmụmụ ihe gbasara genome-wide Association (GWAS). Algọridim nke Multiple Beam Search (MBS) na-enye ohere ịchọpụta mkpụrụ ndụ ihe nketa mmekọrịta n'ọsọ ọsọ ọsọ. Bulite data ịchọrọ iji wee tinye mpaghara achọrọ. Maka ozi ndị ọzọ dị omimi, chọta akwụkwọ zuru ezu ebe a.
5.1.2. Ihe kpatara ihe egwu
Ibe a na-ahapụ anyị ka anyị jiri ngwugwu IGain mụta mmekọrịta n'etiti data. Ọ na-amụta kpọmkwem mmekọrịta site na data dị elu site na iji ọchụchọ heuristic. Usoro a na-ewuli elu na usoro Exhaustive_IGain nke emepụtara na mbụ iji mụta mmekọrịta site na data dị ala. Bulite data wee tinye mpaghara achọrọ. Enwere ike ịchọta ozi ndị ọzọ gbasara ọnụ ụzọ IS na iGain ebe a.
5.1.3. Ụdị amụma
Nkebi a na-enye ohere iji ụdị amụma emebegoro n'elu ụdị mmụta igwe iji mee ka ojiji ya dị ngwa ngwa. Nke a na-enye ohere iji ha na-ejighi koodu nzuzo na ahụmịhe tupu ibu amụma ụdị na-eji dataset nke ha. Enwere ọtụtụ ụdị amụma dịịrị onye ọrụ gụnyere Logistic, Regression, Nkwado Vector Machines (SVMs), Osisi Mkpebi, na ọtụtụ ndị ọzọ. A na-achọta ndepụta zuru oke nke ụzọ amụma n'akụkụ aka nri nke ibe ebe a.
5.2. Amụma
Akụkụ a na-enye ohere amụma sitere na ụdị ekekọrịtara ebugoro na mbụ. Buru ụzọ bulite ụdị nkekọrịta ma ọ bụrụ na emebeghị ya. Họrọ ụdị ị ga-eji maka amụma site na ịpị aha nlereanya. Mgbe ahụ bulite data maka ụdị amụma ị ga-eji. Enwere ike iji aka mee nke a site na iji ụdị dị na ala nke ibe ma ọ bụ iji template dị maka nbudata. Ọ bụrụ na ị na-eji template, bulite dataset file wee pịa nyefee iji nata amụma nlereanya.
5.3. Nkwado mkpebi
Nkwado mkpebi na-enye nhazi ọkwa ma nwee ike iduzi nhọrọ ọgwụgwọ site na ozi enyere na sistemụ. A zụrụ ya site na data iji kwado usoro ọgwụgwọ kachasị mma dabere na njirimara onye ọrịa. Enwere ike ịchọta ozi ndị ọzọ gbasara Sistemụ Nkwado Mkpebi Clinical (CDSS) Ebe a.
Nkwanye sistemu na-ewe njirimara onye ọrịa wee kwado usoro ọgwụgwọ wee buru amụma ihe gbasara puru omume nke afọ ise metastasis n'ọdịnihu. Ntinye aka nke onye ọrụ na-ewere ma njirimara onye ọrịa yana usoro ọgwụgwọ iji buru amụma ọdịnihu nke metastasis afọ 5 dabere na ọgwụgwọ ugbu a kama ọgwụgwọ kachasị mma.
MBIL
The Markkov Blanket na Interactive Risk Factor Learner (MBIL) bụ algọridim na-amụta ihe ize ndụ otu na mmekọrịta nke nwere mmetụta kpọmkwem na nsonaazụ onye ọrịa. Pịa “gaa na MBIL” ka ebugharịa ya na Python Package Index (PyPI) maka ngwugwu MBIL dị ebe a. Enwere ike ịchọta ozi ndị ọzọ gbasara MBIL na BMC Bioinformatics.
Ntọala data
Nkebi a na-enye onye ọrụ ohere ịhụ na bulite ọhụrụ datasets na web ngwa.
7.1. Hụ Nhazi data niile dị
Iji hụ setịpụ data niile dị, pịa pịa "Gosi Datasets dị."
7.2. Bulite otu Dataset
Iji bulite otu dataset, pịa “Kekọrịta dataset gị” wee dejupụta ozi achọrọ dị ka ekwuru na ya webibe. Mbụ, bulite dataset wee dejupụta mpaghara achọrọ.
Mgbe ahụ, dejupụta mpaghara dị n'okpuru ma ọ bụ bulite ederede file na ozi jupụtara na. An example nke otu esi ahazi ozi ka ngwa ahụ wee ghọta ya ka enyere n'okpuru.
Ụdị
Akụkụ a na-enye onye ọrụ ohere ịhụ ụdị dị ha ma kesaa ihe nlereanya.
8.1. Hụ ụdịdị niile dị
Ka ịhụ ụdị niile dị, pịa "Gosi ụdịdị dị."
8.2. Kekọrịta Model
Iji kesaa ihe nlereanya, pịa "Kekọrịta Model gị" wee bulite ihe nlereanya file zụrụ tensor flow ma ọ bụ PyTorch.
8.2.1. Dataset metụtara
Ị ga-ebugote ihe ndekọ data metụtara nke gụnyere nkụnye eji isi mee. Klas/akara ngosi maka dataset kwesịrị ịdị na kọlụm ikpeazụ.
8.2.2. Ndị amụma na ozi klaasị
Ọ bụrụ na setịpụ data ahụ gụnyere atụmatụ niile, enwere ike ịfefe ụdị njirimara ahụ mgbe ebulitechara dataset. Agbanyeghị, ọ bụrụ na etinyeghị ha niile, a ga-enyerịrị ozi a na nkọwapụta file ma ọ bụ n'ime ụdị njirimara. Họrọ nhọrọ site na dobe ala na-egosi otu ịchọrọ ịnye amụma na ozi klaasị.
Ọ bụrụ na ị na-eji nhọrọ nkọwa, ị nwere ike dejupụta ubi ma ọ bụ bulite ederede file na ozi jupụtara na. An exampEnyere otu esi ahazi ozi n'okpuru.
Akwụkwọ / akụrụngwa
 |
Ngwa iMed Web Ngwa [pdf] Akwụkwọ ntuziaka onye ọrụ iMed, iMed Web Ngwa, Web Ngwa |