Μοντέλα πρόβλεψης καρκίνου με χρήση γενετικών δεδομένων και τεχνικές μηχανικής μάθησης - (:unkn) unknown (My University, 2020)
Ο καρκίνος είναι μια ασθένεια με πολύ μεγάλο οικονομικό και κοινωνικό κόστος, χωρίς διακρίσεις ηλικίας, φύλου, φυλής ή γεωγραφικής προέλευσης. Ειδικότερα ο καρκίνος των ωοθηκών είναι μια από τις ύπουλες μορφές του, γιατί δεν εμφανίζει συμπτώματα παρά μόνο σε προχωρημένο στάδιο. Η εργασία αυτή διαπραγματεύεται τον εντοπισμό βιομετρικών δεικτών που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για την έγκαιρη διάγνωση ή ακόμα και πρόληψη του καρκίνου των ωοθηκών, χρησιμοποιώντας μεθόδους μηχανικής μάθησης. Πάνω σε δεδομένα που προέρχονται από μετρήσεις φασματομετρίας μάζας ορού (mass / charge) εφαρμόζονται αλγόριθμοι συσταδοποίησης και ταξινόμησης, ώστε να εντοπιστούν πρωτεϊνωμικά μοτίβα στον ορό του αίματος που διακρίνουν ασθενείς με καρκίνο των ωοθηκών από υγιείς και να διατυπωθούν κανόνες που θα εντοπίζουν με ικανοποιητική ακρίβεια τους υποψήφιους ασθενείς. Σκοπός της εργασίας είναι η σύγκριση μεταξύ των αλγορίθμων ταξινόμησης, με στόχο την εύρεση αυτού που παράγει τα βέλτιστα αποτελέσματα. Επίσης γίνεται σύγκριση των αποτελεσμάτων με άλλες εργασίες που πραγματεύονται το ίδιο αντικείμενο.

Cancer is a disease with very high economic and social costs, without discrimination on the basis of age, sex, race or geographical origin. In particular, ovarian cancer is one of its insidious types because it has no symptoms until it reaches an advanced stage. This work discusses the identification of biometric markers that could be used to early diagnose or even prevent ovarian cancer using machine learning techniques. Clustering and classification algorithms are applied to data derived from mass / charge spectrometry measurements in order to identify proteomic patterns in blood serum that distinguish patients with ovarian cancer from those without and formulate rules that will accurately identify prospective patients. The purpose of this work is to compare classification algorithms in order to find the one that produces the best results. The results are also compared with other papers dealing with the same subject.
Keywords: Καρκίνος των ωοθηκών, πρόληψη, δεδομένα μικροσυστοιχιών, επιλογή ιδιοτήτων, ταξινόμηση, μηχανική μάθηση; Ovarian cancer, prediction, microarray data, attribute selection, classification, machine learning