دوره 18، شماره 2 - ( 11-1397 )                   جلد 18 شماره 2 صفحات 71-79 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Khosravanian A, Ayat S. A PHYSICIAN ASSISTANT INTELLIGENCE SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR DIABETES DIAGNOSIS . ijdld. 2019; 18 (2) :71-79
URL: http://ijdld.tums.ac.ir/article-1-5744-fa.html
خسروانیان آسیه، آیت سعید. یک سیستم هوشمند پزشکیار مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی در تشخیص بیماری دیابت. مجله دیابت و متابولیسم ایران. 1397; 18 (2) :71-79

URL: http://ijdld.tums.ac.ir/article-1-5744-fa.html


1- گروه علمی مهندسی کامپیوتر، دانشکده‌ی مهندسی برق و کامپیوتردانشگاه سمنان، سمنان، ایران
2- گروه علمی مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشکدهی مهندسی کامپیوتر، دانشگاه پیام نور ، ایران ، dr.ayat@pnu.ac.ir
چکیده:   (1446 مشاهده)
مقدمه: تشخیص زودهنگام بیماری دیابت به‌منظور جلوگیری از عوارض و آسیب‌های ناشی از این بیماری امری حیاتی است. هدف از این مقاله طراحی یک سیستم هوشمند در دسته‌بندی افراد مبتلا به دیابت، با روش رگرسیون مبتنی بر شبکه عصبی پرسپترون چندلایه است.
روش‌ها: در این مطالعه‌ی توصیفی- تحلیلی یک سیستم هوشمند برای دسته‌بندی افراد به دو دسته سالم و مبتلا به بیماری دیابت طراحی‌شده است. سیستم طراحی‌شده با استفاده از نرم‌افزار MATLAB نسخه‌ی 2015 (197613/0/5/8) شبیه‌سازی‌شده است. مجموعه داده مورد استفاده در این پژوهش، مجموعه داده معیار PID موجود در مخزن داده یادگیری ماشین دانشگاه ایروین کالیفرنیا است. این مجموعه داده شامل 768 رکورد از زنان هندی و 8 فاکتور تشخیصی برای بیماری دیابت است.
یافته‌ها: داده‌های این مجموعه پس از پیش‌پردازش به‌صورت تصادفی به 20 دسته از کل مجموعه داده تقسیم شدند که شامل داده‌های آموزش و آزمون متفاوت بودند. در هر دسته داده از 90 درصد داده‌ها برای مرحله‌ی آموزش و 10 درصد باقی‌مانده برای مرحله‌ی آزمون استفاده شد. نتایج حاصل در بهترین حالت براساس شاخص‌های حساسیت، اختصاصیت، صحت و دقت در دسته‌بندی افراد، به‌ترتیب معادل اعداد 4815/0، 9804/0، 8077/0، 9286/0 به‌دست آمد.
نتیجه‌گیری: نتایج به‌دست‌آمده برتری سیستم هوشمند طراحی‌شده در دسته‌بندی افراد به دو دسته سالم و بیمار را نسبت به سایر روش‌های پیاده‌سازی شده بر این مجموعه داده تأئید می‌کند. استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه برای تقریب تابع، موجب افزایش دقت سیستم پیشنهادی شده است.
متن کامل [PDF 628 kb]   (1269 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1397/5/29 | پذیرش: 1397/10/15 | انتشار: 1397/11/26

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله دیابت و متابولیسم ایران می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2020 All Rights Reserved | Iranian Journal of Diabetes and Metabolism

Designed & Developed by : Yektaweb