بررسی ارتباط تصاویر ECG با تشخیص بیماری دیابت به کمک شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم های داده کاوی (عنوان گردان: تعیین ارتباط تصاویر ECG و دیابت به کمک شبکه عصبی مصنوعی)
محل انتشار: اولین همایش ملی فن آوری در مهندسی کاربردی
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 616
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF و WORD قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NCTAE01_228
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
چکیده مقاله:
مقدمه: بیماری دیابت یکی از شایعترین بیماری های دنیا شناخته شده است. یکی از مشکلات اساسی مربوط به این بیماری عدم تشخیص بموقع و صحیح آن می باشد. هدف این پژوهش ارایه روش جدیدی برای تشخیص بیماری دیابت است و قصد دارد برای اولین بار ارتباط تصاویر ECG با تشخیص بیماری دیابت به کمک شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم های داده کاوی را بررسی کند.روش بررسی: در این مطالعه 8 بیمار دیابتی و 64 فرد سالم حضور داشتند. الکتروکاردیوگرافی برای تمام افراد انجام گرفت. اطلاعات مورد نیاز از تصاویر ECG شامل: نام بیمار، سن، qtcb, qt, PR, P, PP, RR, t, p, HR استخراج و در پایگاه داده جمع آوری شد برای طبقه بندی بیماران از شبکه های عصبی احتمالی و الگوریتم های استاندارد داده کاوی استفاده شده است. داده ها از طریق الگوریتم های داده کاوی و روش های متفاوت کلاس بندی مورد بررسی و ارزیابی قرار گرفتند و نتایج هر یک با توجه به نرخ صحیح مقایسه شدند. از نرم افزار weka برای رده بندی ها استفاده شده است.یافته ها: دقت شناسایی الگوریتم های مبتنی بر قوانین و شبکه عصبی، نسبت به الگوریتم های درخت تصمیم و الگوریتم های مبتنی بر فاصله بالاتر و نتایج بهتری در تشخیص بیماری دیابت نشان دادند. بهترین نرخ شایستگی در الگوریتم ConsistencySubsetEval با میزان 0/89 بود و موج QRS به عنوان بهترین انتخاب در همه الگوریتم ها گزارش می شود. ارزیابی داده های افراد دیابتی و غیر دیابتی با استفاده از الگوریتم شبکه های عصبی احتمالی نرخ صحیحی 95% را نشان داد. همچنین الگوریتم KNN کمترین پیچیدگی زمانی را نشان داد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
بهزاد زمانی دهکردی
دانشکده فنی ومهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد شهرکرد، شهرکرد، ایران
مرضیه نظری
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی نرم افزار کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد شهرکرد، شهرکرد، ایران
فرشاد کیومرثی دهکردی
عضو هیات علمی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد شهرکرد، شهرکرد، ایران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :