ĐẠI HỌC KHOA HỌC HUẾ
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
------ oOo ------

TIỂU LUẬN
MƠN HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH

Đề tài:

TÌM HIỂU VÀ XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN
BỆNH TRẦM CẢM CỦA HỌC SINH PHỔ THÔNG


MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Hiện nay, trầm cảm là một bệnh diễn ra khá phổ biến và có tác động phức tạp
đến đời sống xã hội, nhất là đối với lứa tuổi thanh thiếu niên.
Nguyên nhân chủ yếu dẫn đến hiện tượng này chính là vấn đề về sức khoẻ tâm thần.
Theo ước tính của Tổ chức Y tế thế giới (WHO) trên 25% dân số thế giới bị rối loạn
tâm thần và hành vi tại một thời điểm nào đó trong cuộc đời. Hằng năm, bệnh trầm
cảm cướp đi trung bình 850.000 mạng người.
Ở tuổi vị thành niên, rối loạn trầm cảm thường biểu hiện là những thay đổi về
cảm xúc như: cảm thấy buồn, khóc, vơ vọng; không quan tâm đến những hoạt động
vui chơi, giải trí hay suy giảm các hoạt động học tập; ăn khơng ngon miệng; hay thay
đổi về giấc ngủ; hay có những khó chịu trong cơ thể một cách mơ hồ; ngồi ra trẻ cịn
nghĩ rằng khơng thể làm được việc gì đúng, cảm thấy cuộc sống khơng có ý nghĩa
hoặc vô vọng.
Trầm cảm ảnh hưởng rất lớn đến năng lực học tập, giao tiếp; sự hình thành phát
triển các mối quan hệ xã hội, hoàn thiện thể chất, tinh thần và tính cách của trẻ vị
thành niên. Nếu rối loạn trầm cảm khơng được quan tâm phịng ngừa và can thiệp
phù hợp sẽ tăng gánh nặng cho gia đình và xã hội. Do đó, yêu cầu cấp thiết cần phải

có hệ thống chẩn đoán sàng lọc lâm sàng để phát hiện sớm các biểu hiện rối loạn trầm
cảm ở học sinh phổ thông nhằm đưa ra các giải pháp can thiệp kịp thời trong việc
phát triển sức khỏe.
Hiện nay, việc ứng dụng Công nghệ thông tin (CNTT) vào lĩnh vực y tế cịn hạn
chế, nhất là việc hỗ trợ tìm kiếm, khai thác thơng tin nhằm chẩn đốn các biểu hiện
lâm sàng. Trong đó, khai phá dữ liệu là một kỹ thuật thường được áp dụng để hỗ trợ
đưa ra các quyết định khá chính xác
Đó là lý do chọn đề tài “Tìm hiểu và xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đốn bệnh
trầm cảm của học sinh phổ thơng trên địa bàn tỉnh Gia Lai”.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Tìm hiểu bệnh trầm cảm về các triệu chứng liên quan, chuyển biến bệnh và
những chẩn đốn của các chun gia.
Tìm hiểu các công cụ khai phá dữ liệu và phần mềm trợ giúp việc khai phá dữ
liệu trong việc phân lớp đối tượng.
Xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong chẩn đốn bệnh trầm cảm
3. Nội dung nghiên cứu
• Tìm hiểu bệnh trầm cảm và các triệu chứng liên quan.
• Các kỹ thuật ra quyết định.
• Xây dựng hệ hỗ trợ quyết định
2


4. Phương pháp nghiên cứu
• Thu thập dữ liệu
• Tìm hiểu vấn đề
• Thử nghiệm

3



PHẦN 1
TÌM HIỂU BỆNH TRẦM CẢM Ở HS TRUNG HỌC PHỔ THÔNG
1.1.

Khái niệm về bệnh rối loạn trầm cảm

Buồn rầu, chán nản là một phản ứng cảm xúc tự nhiên của con người trong cuộc
sống, nhưng có thể trở thành một rối loạn cảm xúc mang tính chất bệnh lý tâm thần,
gọi là rối loạn trầm cảm với những đặc điểm cơ bản riêng biệt.
Trầm cảm là một trạng thái mà người mắc bệnh thường có biểu hiện buồn
rầu, chán nản, thất vọng quá mức bình thường, làm ức chế tồn bộ các q trình
hoạt động tâm thần. Rối loạn được đặc trưng bởi khí sắc trầm, giảm hoặc mất mọi
quan tâm thích thú, mất năng lượng, dễ mệt mỏi, hoạt động giảm, khó tập trung
chú ý, tư duy chậm chạp kèm theo mặc cảm tội lỗi, hạ thấp mình, ý tưởng tự ti
hoặc hoang tưởng bị tội - chán sống, có thể dẫn đến hành vi tự sát. Bên cạnh đó,
cịn thường gặp các triệu chứng rối loạn giấc ngủ, rối loạn ăn uống, đau nhức cơ thể.
Trước đây, các nhà tâm thần học mô tả trầm cảm như là một giai đoạn bệnh điển
hình, với tình trạng u sầu (melancholia), biểu hiện ức chế nặng nề các mặt hoạt động
tâm thần. RLTC điển hình gồm 3 biểu hiện chủ yếu:
Cảm xúc bị ức chế: Người bệnh cảm thấy chán nản, buồn rầu vô hạn, nét mặt ủ rũ,
mất các thích thú cũ, nhìn sự vật cả q khứ, hiện tại và tươnglai với màu sắc ảm
đạm, thê thảm.
Tư duy bị ức chế: Suy nghĩ và liên tưởng chậm chạp, dịng tư duy ngưng trệ, tự cho
mình là hèn kém, mất tin tưởng vào bản thân, hoang tưởng tự buộc tội và đưa đến ỷ
tưởng và hành vi tự sát.
Hoạt động bị ức chế: Bệnh nhân ít hoạt động, đi lại chậm chạp, thường hay nằm
ngồi rầu trong một tư thế, trường hợp nặng có thể bất động.
Cơn buồn sâu sắc, la hét, khóc lóc và đột nhiên có hành vi tự sát là kích động trầm
cảm.
Hiện nay, khái niệm RLTC của Tổ chức Y tế thế giới đang được áp dụng rộng rãi

trong thực hành lâm sàng tâm thần học ở hầu hết các quốc gia trên thế giới. “Trầm
cảm là một hội chứng bệnh lý biểu hiện đặc trưng bởi khí sắc trầm, mất mọi quan tâm
thích thú, giảm năng lượng dẫn đến sự mệt mỏi và giảm hoạt động kèm theo một số
triệu chứng phổ biến về rối loạn hành vi nhận thức, sự tập trung chú ý, tình dục, giấc
ngủ và ăn uống; Các triệu chứng này phải kéo dài ít nhất 1 tuần .
1.2. Nhu cầu xây dựng hệ thống
Ứng dụng công nghệ thông tin vào việc lưu trữ và xử lý thông tin ngày nay được
áp dụng hầu hết trong mọi lĩnh vực, điều này đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu được
lưu trữ với kích thước tăng lên khơng ngừng. Đây chính là điều kiện tốt cho việc khai

4


thác kho dữ liệu để đem lại tri thức có ích với các công cụ truy vấn, lập bảng biểu và
khai phá dữ liệu.
Ứng dụng kỹ thuật phân lớp dữ liệu trong khai phá dữ liệu nhằm xây dựng hệ
thống hỗ trợ chẩn đốn bệnh trầm cảm . Phân tích một số giải thuật cũng như đặc
điểm dữ liệu thu thập được về bệnh trầm cảm. Chẩn đoán bệnh và phát hiện bệnh là
cả một q trình, địi hỏi người kiểm tra cần nắm vững kiến thức chuyên môn để chẩn
đốn chính xác bệnh. Nếu chẩn đốn sai sẽ đưa đến điều trị sai, không phát hiện đúng
bệnh dẫn đến sai sót gây hậu quả nghiêm trọng.
Với sự hỗ trợ của máy tính, hệ thống sẽ hỗ trợ bác sỹ trong việc chẩn đoán bệnh
trầm cảm. Kết quả, kinh nghiệm thu được khi thực hiện của hệ thống sẽ giúp ích ít
nhiều sẽ hỗ trợ cho bác sỹ và chuyên gia trong lĩnh vực này.
1.3. Điều kiện xây dựng hệ thồng
Để xây dựng hệ thống cần thực hiện qua các bước sau:
* Tìm hiểu nghiệp vụ và dữ liệu
Giai đoạn này ta cần xác định vấn đề cần giải quyết, tìm hiểu kiến thức về bài
tốn đang thực hiện bao gồm các tri thức của các chuyên gia trong lĩnh vực cần
nghiên cứu từ đó xác định chính xác nguồn dữ liệu để thu thập đồng thời phải hiểu

được cấu trúc dữ liệu, ý nghĩa và tầm quan trọng của nó để từ đó ta đưa ra bài tốn cụ
thể để giải quyết vấn đề.
* Chuẩn bị dữ liệu
Trên cơ sở dữ liệu đã được thu thập, chúng ta dùng các kỹ thuật tiền xử lý dữ
liệu để xử lý sao cho các giải thuật khai phá dữ liệu có thể hiểu được. Tiền xử lý dữ
liệu bao gồm:
Xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc mất: các giá trị bị thiếu hoặc mất sẽ được thay thế
bằng các giá trị thích hợp hoặc xóa những dữ liệu sai miền giá trị và giải quyết sự
không nhất quán.
Khử sự trùng lặp dữ liệu: Loại bỏ những dữ liệu bị trùng lặp.
Giảm nhiễu dữ liệu: Các dữ liệu bị nhiễu sẽ được điều chỉnh hoặc loại ra khỏi cơ
sở dữ liệu
Giảm chiều: Loại bớt các thuộc tính chứa ít thơng tin để tiết kiệm thời gian và
tài ngun của máy tính.
* Mơ hình hóa dữ liệu

5


Dùng các giải thuật của khai phá dữ liệu để tìm ra các quy luật của dữ liệu, quan
trọng nhất trong giai đoạn này là tìm được giải thuật phù hợp để giải quyết vấn đề đã
đặt ra.
* Hậu xử lý và đánh giá mơ hình
Biến đối từ những luật đã rút ra từ tập huấn luyện sang dạng phù hợp với nghiệp
vụ của bài tốn. Đánh giá các mơ hình thử nghiệm từ tập dữ liệu mẫu để từ đó có thể
điều chỉnh kịp thời các mơ hình và lựa chọn được mơ hình sẽ được sử dụng.
* Triển khai mơ hình
Các mơ hình đạt u cầu sẽ được xây dựng thành chương trình ứng dụng thực tế
nhằm hỗ trợ đưa ra quyết định theo yêu cầu người dùng.
1.4. Bài toán đặt ra

Hiện nay số lượng thanh thiếu niên bị trầm cảm càng gia tăng đặt ra nhiều vấn
đề trong cơng tác chăm sóc và giáo dục thanh thiếu niên trong đó gia đình đóng vai
trị quan trọng trong việc hỗ trợ quá trình can thiệp chứng trầm cảm ở học sinh. Vì
vậy hệ thống chẩn đốn và phát hiện sớm bệnh trầm cảm là mong muốn của phụ
huynh để tìm ra một số giải pháp nhằm giải quyết các khó khăn ấy.
Theo mơ tả kinh điển trầm cảm điển hình được biểu hiện bằng sự ức chế tồn
bộ hoạt động tâm thần, bao gồm: cảm xúc bị ức chế, tư duy bị ức chế, vận động bị ức
chế.
+ Cảm xúc bị ức chế: khí sắc trầm, buồn rầu, ủ rũ, mất thích thú cũ, nhìn xung
quanh thấy ảm đạm.
+ Tư duy bị ức chế: suy nghĩ chậm chạp, liên tưởng khó khăn, tự cho mình là
hèn kém, bi quan về tương lai, mất tin tưởng vào bản thân. Trong trường hợp nặng có
hoang tưởng bị tội hay tự buộc tội, ảo thanh nghe tiếng nói tố cáo tội lỗi của mình
hay báo trước về những hình phạt sẽ xảy đến với mình... làm cho bệnh nhân xuất hiện
ý tưởng hoặc hành vi tự sát.
+ Vận động bị ức chế: bệnh nhân ít hoạt động, ít nói, ăn uống kém, thường hay
ngồi hoặc nằm lâu ở một tư thế, trường hợp nặng có thể có bất động.
Rối loạn trầm cảm là một giai đoạn rối loạn khí săc kéo dài ít nhất là 2 tuần và chia
giai đoạn trầm cảm thành các mức độ khác nhau như: trầm cảm nhẹ, trầm cảm vừa,
trầm cảm nặng, thêm vào đó là kèm theo triệu chứng loạn thần hay các triệu chứng cơ
thể. Tiêu chuẩn chẩn đoán giai đoạn trầm cảm dựa vào 3 triệu chứng đặc trưng:
6


Khí sắc giảm: Là biểu hiện thường gặp nhất và ít thay đổi ở các trạng thái trầm
cảm. Nhiều nghiên cứu cho thấy trên 90% bệnh nhân có triệu chứng này. Mức độ
của biểu hiện này thay đổi tuỳ theo mức độ trầm cảm. Khí sắc bệnh nhân biểu hiện sự
đau khổ, chán nản, ảm đạm, bất hạnh, buồn chán…
Trong một số trường hợp trầm trọng, nét mặt bệnh nhân có tính chất đặc trưng như
nếp nhăn ở kh miệng, trán, cung lơng mày đều cụp xuống, mắt ln nhìn xuống.

Bệnh nhân thường hay khóc, hoặc nước mắt rưng lệ hoặc nói khơng cịn khả năng để
khóc. Đơi khi là nét mặt bất động, thờ ơ, vơ cảm.
Tuy nhiên có một số bệnh nhân vẫn giữ được nụ cười bên ngồi để che dấu khí sắc
giảm, bởi có 10-15% số bệnh nhân phủ định cảm xúc của mình.
Mất quan tâm thích thú: Là triệu chứng hầu như ln xuất hiện, người bệnh
phàn nàn về cảm giác giảm hoặc khơng cịn thích thú, khơng cảm thấy vui vẻ và hài
lịng nên khơng muốn tham gia các hoạt động giải trí, mất các sở thích trước đây,
khơng thõa mãn với cơng việc mình làm, do dự khó quyết định. Vì vậy họ thường né
tránh, ngại các hoạt động xã hội, giao tiếp với mọi người.
Giảm năng lượng : Đây là một triệu chứng đặc trưng của trầm cảm, các biểu
hiện là người bệnh luôn uể oải, mệt mỏi, mất sinh lực, cảm thấy nặng nhọc khi làm
việc kể cả một công việc trước đây người bệnh dễ dàng thực hiện. Do vậy, người
bệnh làm việc kém hiệu quả, thường khơng hồn thành nhiệm vụ được giao phó, bỏ
dở cơng việc, thậm chí rời bỏ hồn tồn cơng việc vì mình cảm thấy khơng thể đảm
đương. Tuy nhiên có nhiều bệnh nhân biểu hiện giảm năng lượng bằng các rối loạn
cơ thể. Các nghiên cứu cho thấy trên 95% số bênh nhân trầm cảm có biểu hiện này.
Có thể nói trầm cảm có thể xuất hiện ở mọi lứa tuổi, đặc biệt ở trẻ vị thành niên
bị khủng hoảng, từ mức độ nhẹ nhất cho đến mức độ nặng nề nhất.
Với những đặc thù phát triển ở tuổi vị thành niên, ngoài các biểu hiện chung của
trầm cảm, các triệu chứng trầm cảm ở tuổi này cũng có những đặc điểm khác so với
người lớn đó là:
Các triệu chứng cơ thể, đặc biệt đau là triệu chứng hay được kể đến nhiều nhất.
Thường là đau đầu, đau bụng, đau ngực, ngột ngạt kèm cảm giác lo buồn chán nản...
Chính vì các biểu hiện triệu chứng cơ thể nổi bật nên đối với các thể trầm cảm nhẹ,
có nhiều tác giả gọi là trầm cảm che đậy bởi triệu chứng cơ thể. Các thể này thường
khơng được phát hiện chẩn đốn sớm và tất nhiên không được điều trị. Đa phần các
trường hợp này được các bậc phụ huynh đưa đến các cơ sở nội nhi với các chẩn đoán
và điều trị các bệnh lý cơ thể tim mạch, tiêu hoá, thần kinh... và được điều trị bằng
7



các thuốc chuyên khoa đặc hiệu nhưng không thấy kết quả, hoặc khơng tìm thấy các
bằng chứng tổn thương thực thể rõ ràng.
- Khí sắc trầm cảm: Trẻ có cảm giác buồn chán mơ hồ, khơng giải thích được
ngun cớ, hay cáu kỉnh.
Giảm hứng thú trong học tập, công việc được giao phó, và cả trong các sinh hoạt
nhóm hay đồn thể.
Tư duy: Khó tập trung chú ý, khó tiếp thu trong học tập, kết quả học giảm sút,
quá trình này có thể diễn ra từ từ hoặc nhanh chóng. Đây cũng là lý do quan trọng mà
cha mẹ đưa trẻ đến các cơ sở khám bệnh hoặc tư vấn tâm lý. Một số khác lại cảm
thấy hưng phấn, khả năng của mình vượt trội, trẻ chăm chỉ học tập, kết quả ban đầu
tốt nhưng sau đó lại giảm sút một cách rõ rệt.
-Các hoạt động xã hội: Trẻ thu mình cơ lập khơng muốn giao tiếp hoặc tham gia
các hoạt động đồn thể, phàn nàn khơng có bạn thân hoặc khó chia sẻ với bạn. Trẻ
thờ ơ, Ít quan tâm đến các hoạt động diễn ra xung quanh, với những người xung
quanh, có thể ngay cả với những người thân thiết nhất. Các biểu hiện này thay đổi ở
các mức độ khác nhau, từ kém nhiệt tình đến tình trạng thờ ơ. Một số khác lại gia
nhập nhóm bạn để chia sẻ, đồng cảm. Một số lao vào học tập nhưng một số lại từ
chối làm mọi việc.
-Rối loạn ăn: Thường nổi bật là cảm giác chán ăn, không có hứng thú trong ăn
uống, mất cảm giác ngon miệng, hậu quả là trẻ bị giảm cân. Tuy nhiên có thể ăn
nhiều hơn bình thường hoặc ăn vơ độ dẫn đến tăng cân. Tăng hay giảm cân là triệu
chứng cần lưu ý ở vị thành niên, bởi đây là giai đoạn phát triển mạnh mẽ và nhanh
chóng về thể chất, nên triệu chứng giảm cân khơng rõ ràng mà có khi biểu hiện tình
trạng chậm hay ngừng tăng cân so với lứa tuổi.
-Rối loạn giấc ngủ, trẻ ngủ nhiều hơn bình thường hoặc ngủ ít, trong rất nhiều
trường hợp trẻ thường xun có ác mộng. Có thể biểu hiện tình trạng trẻ nằm nhiều
nhưng lại mất ngủ, trẻ thường phàn nàn khó vào giấc ngủ hay chất lượng giấc ngủ
giảm sút, hay bị thức giấc lúc nửa đêm, dậy sớm...
-Đi kèm với các triệu chứng về cảm xúc, cơ thể là các biểu hiện rối loạn hành vi,

như quậy phá, chống đối xã hội, chống đối bố mẹ, trốn học, trộm cắp, gia nhập nhóm
bạn xấu và sử dụng các chất gây nghiện, trốn học đi lang thang. Rối loạn hành vi ở
thanh thiếu niên ngày càng có xu hướng tăng cao, thu hút sự chú ý của cộng đồng xã
hội, trong số này tỷ lệ có rối loạn trầm cảm cao.

8


-Tự sát là triệu chứng rất quan trọng cần được quan tâm trong bệnh lý trầm cảm
ở trẻ vị thành niên, ở các mức độ khác nhau từ ý tưởng đến có hành vi tự sát. Trẻ có
thể thực hiện hành vi tự sát bằng các hình thức khác nhau như uống thuốc, đập đầu
vào tường, thắt cổ, cắt mạch máu,... và thường xẩy ra ở bệnh nhân có mức độ trầm
cảm nặng
Ngoài một số đặc thù riêng về triệu chứng học so với người lớn, rối loạn trầm
cảm ở trẻ vị thành niên thường có những biểu hiện khác kèm theo, đó là rối loạn hành
vi, rối loạn lo âu, rối loạn các mối quan hệ xã hội, ảnh hưởng đến học tập...
Chẩn đoán bệnh trầm cảm dựa vào các triệu chứng sau:
Một số triệu chứng đặc trưng:
+ Ít giao tiếp, ngại giao lưu
+ Không tập trung
+ Suy sụp: Bất lực, thấy bản thân không nên tồn tại. Một số Bệnh nhân nặng có ý
nghĩ tự sát
Một số triệu chứng phổ biến:
+ Cảm giác luôn cô đơn, đau khổ
+ Buồn chán
+ Những ý tưởng bị tội và không xứng đáng
+ Nhìn vào tương lai ảm đạm và bi quan
+ Rối loạn giấc ngủ bệnh nhân thường mất ngủ vào cuối giấc
+ Ăn ít ngon miệng


PHẦN 2
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH TRONG CHẨN
ĐỐN BỆNH
2.1. Cấu trúc hệ thống
Một hệ hỗ trợ quyết định gồm có 3 thành phần chính:
1. Quản lý dữ liệu (Data Management): Thực hiện công việc lưu trữ các thông
tin của hệ và phục vụ cho việc lưu trữ, cập nhật, truy vấn thơng tin.
2. Quản lý mơ hình (Model Management) hay cịn gọi là hệ quản trị cơ sở mơ
hình (MBMS, model base management system): bao gồm các mơ hình ra quyết định
(DSS models) và việc quản lý các mơ hình này.

9


3. Quản lý giao diện người dùng (User Interface Management) quản lý việc giao
tiếp giữa người dùng cuối và hệ ra quyết định Quản lý dữ liệu
2.2. Các phương pháp thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu tuỳ theo lĩnh vực ngành nghề. Mỗi ngành, dữ liệu lưu trữ có
nguyên tắc riêng. Việc lấy dữ liệu cần thực hiện đúng theo quy định hay quy chế của
cơ quan, đơn vị. Dữ liệu khai phá trong luận văn là hồ sơ bệnh án, do đó khi mượn hồ
sơ bệnh án để nghiên cứu cũng phải có đơn xin mượn hồ sơ bệnh án và giấy giới
thiệu của cơ quan quản lý.
2.3. Xử lý dữ liệu
Bước 1. Làm đầy hoặc loại bỏ các bản ghi có trường dữ liệu bị thiếu và loại bỏ các dữ
liệu bị trùng lặp.
- Sử dụng lệnh Data filter trong Excel để tìm ra các trường dữ liệu rỗng và tiến
hành làm đầy dữ liệu như trường Giới tính
- Xố những bản ghi có giá trị rỗng mà không thể làm đầy được.
- Sử dụng lệnh Remove Duplicates trong excel để xoá những bản ghi trùng lặp.
Bước 2. Tiến hành mã hóa tên các trường dữ liệu, giá trị của dữ liệu đảm bảo tính

nhất quán.
- Tiến hành bỏ dấu, xóa trường STT
- Loại bỏ thơng tin về họ tên bệnh nhân, tuổi
- Trường kết quả: Yes = Mắc bệnh, No = Không mắc bệnh.
- Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu, tiến hành nghiên cứu các cơng cụ xây dựng
mơ hình KPDL.
2.4. Lược đồ cơ sở dữ liệu
STT

Tên thuộc tính

Mơ tả

Dữ liệu

1

Buonchan

BN thấy ln buồn bã Có
khơng lí do trong
nhiều ngày
Khơng

2

Muon_an

Biểu hiện của người


Không
10


bệnh về ăn uống khi
mắc bệnh

3

KN_tap_trung

Khả năng tập trung
chú ý

Có

Có
Khơng
Có

4

5

6

ĐauKho

GiaoTiep


Ngu_ngon

Hay sợ hãi, lo lắng, lo
sợ

Khơng

Khơng muốn nói
chuyện với ai, ít nói
chuyện

Có

BN ngủ có ngon giấc
hay là khơng ngon
giấc, hay trằn trọc
hoặc mất ngủ

Có

Khơng

Khơng
Có

7

So_Hai

8


Suy_sup

9

Chan_doan

Ln lo lắng, sợ hãi
về mọi chuyện

Khơng

Có
Bản thân thấy suy
sụp, bất lực, thất bại,
không muốn sống tiếp Không

Chẩn đoán

Bị bệnh trầm cảm

11


Không bị bệnh trầm cảm

2.4. Tệp dữ liệu
Số mẫu trong file dữ liệu gồm 80 bản ghi biểu hiện của bệnh trầm cảm . Các
thuộc tính của bộ dữ liệu như sau:
STT

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

31
32

Buon
Chan
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Khong
Khong
Co
Co

Khong
Co
Co
Co
Khong
Khong
Khong

Suy
Sup
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co
Co
Khong
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co

Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Co

Giao
Tiep
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co

Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Co

Tap
Trung
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Khong

Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co
Co
Khong
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Khong

Dau
Kho
Khong
Khong
Khong
Khong
Co

Co
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Khong

Muon
An

Co
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Khong
Co

Khong
Co

Ngu
Ngon
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Khong
Khong
Co
Khong

Co
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co

So
Hai
Co
Khong
Co
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co

Khong
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong

Chan
Doan
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam

Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
12


33
34
35
36
37
38
39
40
41
42

43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72

73
74
75

Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Khong

Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Khong

Co
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Co

Khong
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong

Khong

Co
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Co
Co
Khong
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Khong
Co

Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Co

Khong
Co
Khong
Co
Khong
Co
Khong
Khong
Co
Co
Khong
Khong
Co
Co

Khong
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Khong
Co
Co
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Khong


Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co
Khong

Khong
Co
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong

Khong
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong

Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co

Co
Co

Co
Co
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co

Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Khong
Khong
Co
Co
Co

Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Khong
Co
Khong
Khong
Khong
Co
Co
Co
Co
Co

Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Co
Co
Co
Co
Co
Khong
Khong
Co
Co
Khong
Co
Khong
Khong
Co

Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam

Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Khong Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam

Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Tram cam
13


76
77
78
79
80

Co
Khong
Co
Khong
Khong

Khong
Khong
Khong
Khong
Khong


Co
Co
Khong
Co
Co

Co
Khong
Co
Khong
Co

Co
Co
Co
Co
Co

Co
Khong
Co
Co
Co

Khong
Co
Khong
Khong
Khong


Khong
Co
Co
Co
Co

Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam
Tram cam
Khong Tram cam

2.5. Mô hình lựa chọn – cây quyết định
Cây quyết định (decision tree) là một phương pháp rất mạnh và phổ biến cho cả
hai nhiệm vụ của khai phá dữ liệu là phân loại và dự báo. Mặt khác, cây quyết định
còn có thể chuyển sang dạng biểu diễn tương đương dưới dạng tri thức là các luật If –
Then.
Cây quyết định là cấu trúc biểu diễn dưới dạng cây. Trong đó, mỗi nút trong
(internal node) biểu diễn một thuộc tính, nhánh (branch) biểu diễn giá trị có thể có
của thuộc tính, mỗi lá (leaf node) biểu diễn các lớp quyết định và đỉnh trên cùng của
cây gọi là gốc (root). Cây quyết định có thể được dùng để phân lớp bằng cách xuất
phát từ gốc của cây và di chuyển theo các nhánh cho đến khi gặp nút lá. Trên cơ sở
phân lớp này chúng ta có thể chuyển đổi về các luật quyết định.
Cây quyết định được sử dụng để xây dựng một kế hoạch nhằm đạt được mục
tiêu mong muốn. Các cây quyết định được dùng để hỗ trợ quá trình ra quyết định.
Cây quyết định là một dạng đặc biệt của cấu trúc cây.
* Tạo cây quyết định sử dụng thuật toán J48
Bước 1: Khới động Weka → chọn Explorer
Bước 2: Chọn Open file… → Chọn file Tu_HT_databenhtramcam.csv → Chọn
Open

Bước 3: loại bỏ những thuộc tính khơng có ý nghĩa: tích chọn “STT” → chọn
Remove
Bước 6: thay thế giá trị thiếu cho thuộc tính: chọn Choose → filters →
unsupervised → ReplaceMissingValues → chọn Apply.
Bước 7: Chuyển sang Classify → Choose → Classifyers → Trees → J48 (Thuật
toán J48 và C4.5 hoạt động giống nhau) → Tích chọn Use training set.
Bước 8. Chọn thuộc tính phân lớp là thuộc tính chan_doan → Start.
* Kết quả sau khi thực hiện thuật tốn chúng ta có cây quyết định như sau:

14


2.6. Tập luật
Từ mơ hình cây quyết định chẩn đốn bệnh RLTC giải thích một số luật được sinh ra
từ cây quyết định dùng để chẩn đoán như sau:
GiaoTiep = Co
| TapTrung = Khong
| | SoHai = Co
| | | NguNgon = Khong: Tram cam (12.0/3.0)
| | | NguNgon = Co
| | | | SuySup = Co: Khong Tram cam (5.0/1.0)
| | | | SuySup = Khong
| | | | | BuonChan = Co: Khong Tram cam (3.0/1.0)
| | | | | BuonChan = Khong: Tram cam (2.0)
| | SoHai = Khong
| | | SuySup = Co: Khong Tram cam (10.0/4.0)
| | | SuySup = Khong
| | | | MuonAn = Khong: Tram cam (5.0/1.0)
15



| | | | MuonAn = Khong: Khong Tram cam (6.0/1.0)
| TapTrung = Co: Khong Tram cam (34.0/2.0)
GiaoTiep = Khong
| TapTrung = Khong: Tram cam (33.0/2.0)
| TapTrung = Co
| | BuonChan = Co
| | | MuonAn = Co: Khong Tram cam (12.0/2.0)
| | | MuonAn = Khong
| | | | SuySup = Co: Khong Tram cam (6.0/2.0)
| | | | SuySup = Khong: Tram cam (5.0/1.0)
| | BuonChan = Khong: Tram cam (18.0/3.0)
Biểu diễn tương đương dưới dạng tri thức:
+ Rule 1: IF GiaoTiep=”Co” AND Taptrung=”Khong” And SoHai =”Co” and Ngu
Ngon=”Khong” THEN Chan doan=”Tram cam”
+ Rule 2: IF GiaoTiep=”Co” AND Taptrung=”Khong” And So Hai =”Co” and Ngu
Ngon=”Co” and SuySup=”Co” THEN Chan doan=”Tram cam”
+ Rule 3: IF GiaoTiep=”Co” AND Taptrung=”Khong” Chan doan=”
“Khong Tram cam”
+ Rule 4: IF GiaoTiep=”Co” AND Taptrung=”Khong” And So Hai =”Co” and Ngu
Ngon=”Khong” and SoHai= “Khong” and SuySup= “ Co” THEN Chan doan=”Tram
cam”
+ Rule 5: IF GiaoTiep=”Khong” AND Taptrung=”Khong” Chan doan=”Tram cam”
+ Rule 6: IF GiaoTiep=”Khong” AND Taptrung=”Co” And BuonChan =”Co” and
MuonAn=”Co” THEN Chan doan=” Khong Tram cam”
+ Rule 7: IF GiaoTiep=”Khong” AND Taptrung=”Khong” And So Hai =”Co” and
Ngu Ngon=”Khong” THEN Chan doan=”Tram cam”
+ Rule 8: IF GiaoTiep=”Khong” AND Taptrung=”Co” And BuonChan =”Co” and
MuonAn=”Khong” THEN Chan doan=”Tram cam”
16



+ Rule 9: IF GiaoTiep=”Khong” AND Taptrung=”Co” And BuonCHan =”Co” and
MuonAn=”Khong” and SuySup =”Co” THEN Chan doan=”Tram cam”
+ Rule 10:IF GiaoTiep=”Khong” AND Taptrung=”Co” And BuonCHan =”Co” and
MuonAn=”Khong” and SuySup =”Khong” THEN Chan doan=” KhongTram cam”

PHẦN 3
XÂY DỰNG GIAO DIỆN HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN BỆNH TRẦM
CẢM
Hệ thống được xây dựng bằng ngôn ngữ C# trên nền tảng .Net Framework. Bước
đầu, hệ thống kết nối với CSDL và sử dụng các tập luật đã xây dựng ở chương 3 để
đưa ra các dự đoán về khả năng mắc bệnh của bệnh nhân. Người dùng có thể nhập
thơng tin của bệnh nhân vào hệ thống và hệ thống sẽ đưa ra các kết quả chuẩn đốn
kèm theo độ chính xác của dự đốn.
Giao diện sử dụng mơ hình được xây dựng như sau:
Hình 1. Giao diện người dùng với hệ thống chẩn đoán bệnh RLTC
Trang nhập thông tin bệnh nhân

17


 

Hình 2. Kết quả chẩn đốn bệnh

18


KẾT LUẬN

Đối với bài toán chẩn đoán bệnh trầm cảm cho học sinh, tiểu luận đã xây dựng
mơ hình chẩn đoán bệnh dựa trên thuật toán cây quyết định. Với dữ liệu huấn luyện
ban đầu, mơ hình cho phép phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả chẩn đoán
bệnh, mức độ phụ thuộc của từng triệu chứng đối với bệnh RLTC. Bên cạnh đó ứng
dụng kỹ thuật phân cụm để tìm ra những đặc trưng của bệnh RLTC.
Nắm được một số kỹ thuật cơ bản để khai phá dữ liệu, các chức năng, ứng dụng
của khai phá dữ liệu. Nắm được kỹ thuật khai phá dữ liệu bằng cây quyết định, các
thuật toán xây dựng cây quyết định.
Do thời gian có hạn việc xây dựng cây quyết định chỉ dừng lại mức tham khảo.
Hướng phát triển có thể nghiên cứu thêm một số thuật toán mới về khai phá dữ
liệu bằng cây quyết định, tìm hiểu kỹ hơn về các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác. Xây
dựng được những chương trình ứng dụng phức tạp và có tính chất thực tế hơn bằng
cây quyết định.

19