Improvement of classification performance for triple test using data mining approaches
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Üçlü tarama testleri gebelik döneminde fetüste herhangi bir kromozomal bozukluk olup olmadığının olasılığını hesaplamak için kullanılmaktadır. AFP (Alfa-fetoprotein), hCG (Human Koryonik Gonadotropin) ve uE3 (Serbest Estriol) değerine sahip gebelerin verileri, gebelik bitimindeki sağlıklı ya da kromozomal bozukluğa sahip doğum yapmış gebelerin verilerine göre değerlendirildi ve kıyaslandı. Fetüsün Down sendromu gibi kromozomal bozukluklara sahip olma ihtimalini hesaplamak için Bayes teoremi, gebenin beklenen doğum anındaki yaşından oluşturulmuş olasılık ile birleştirilerek kullanılır. Günümüzde kullanılan olasılık hesaplama yaklaşımları yüksek derecede peşin hükümlü yani belli bir yöne eğilimliler. Bu çalışmada kromozomal bozukluklara sahip fetüsleri daha doğru olasılık oranları ile tespit edebilecek model araştırıldı. 81 tekil gebeliğe sahip gebelerin üçlü tarama testi verileri analiz edildi. 81 tekil gebeliğin 76'sında kromozal bir bozukluğa rastlanmamış olup 5 tanesinde ise Down sendromu tespit edilmiştir. Down sendromlu bebeğe sahip olan 5 gebe, örneklem tekniği olan SMOTE (Synthetic Minority Over Sampling) ile 50 gebeye arttırıldı. Birçok modelleme denemeleri arasında Multilayer Perceptron modeli en az yanlış pozitif oranına (%13) ve en iyi tespit oranına (%94) sahip oldu. Geleneksel risk değerlendirmeleri kıyaslandığında, üçlü test performansının önemli derecede geliştirildiği görülmektedir. The triple test is a screening test used to calculate the probability of a pregnant woman having a fetus that has an aneuploidy. AFP (Alpha-Fetoprotein), hCG (Human Chorionic Gonadotropin), and uE3 (Unconjugated Estriol) values of pregnant women are computed and compared with the similar records where the outputs (healthy baby or having a disease) are actually known. Bayes theorem is combined with a prior probability derived from maternal age at expected date of delivery is used to calculate the likelihood ratio of a fetus to have diseases like Down syndrome. Current approaches to the calculation of likelihood are known to produce high bias. In this paper, a data mining analysis has been performed to find the best model that is capable of explaining the likelihood of a fetus to have an aneuploidy. 81 triple test records of actually completed pregnancies have been analyzed. 76 of the 81 singleton pregnancies were detected unaffected and 5 of them associated with Down syndrome. The number of 5 pregnancies were increased to 50 pregnancies with the over-sampling technique SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). The Multilayer Perceptron model provided the least false positive rate (13%) and the best detection rate (94%) among several modeling alternatives with the proposed approach. It has been seen that performance of the triple screening test has been significantly improved when compared to the conventional risk assessment.
Collections