استفاده همزمان از همبستگی خطی پیرسون و ترکیب الگوریتم های داده کاوی به منظور بهبود پیش بینی نوع تومور در بیماران سرطانی
Publish Year: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 435
This Paper With 23 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCEJ-9-33_003
تاریخ نمایه سازی: 5 شهریور 1399
Abstract:
امروزه سرطان سینه از شایع ترین بیماری های سرطان در بین زنان به شمار می آید. آمارها از رشد شش درصدی این نوع سرطان در ایران حکایت می کند که نشان دهنده جدی بودن خطر آن می باشد. این در صورتی است که در صورت پیشگیری و یا تشخیص زود هنگام بیماری می توان تا حد زیادی از خطرات آن جلوگیری نمود. با پیشرفت علوم پزشکی، زمینه لازم جهت ایجاد سیستم هایی با قابلیت پیشگیری، پیش بینی و درمان بیماران با استفاده از فناوری های جدید حاصل گردیده است. داده کاوی پزشکی سعی در مدل سازی و کشف روابط بین عوامل خطرساز جهت پیش بینی وضعیت بیماران آینده با کمک از داده های در دست دارد. در این پژوهش سعی گردیده تا با مقایسه الگوریتم های مختلف داده کاوی و ترکیب این الگوریتم ها، روشی جدید، کارا و با دقت بالا و قابلیت پیاده سازی بر روی داده های محلی ایجاد گردد. در نهایت روش پیشنهادی که به بهبود کارایی الگوریتم بیز ساده با استفاده از الگوریتم آدابوست میپردازد، توانایی پیش بینی نوع تومور خوش خیم یا بدخیم با دقت96.67 درصد را دارا میباشد. داده های لازم جهت این فرآیند از سایتUCI جهت تشخیص نوع تومور با569 رکورد و32 متغیر، استخراج گردیده است.
Keywords:
Authors
محسن غلامی
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه آزاد اسلامی واحد بوشهر
سید جواد میرعابدینی
گروه کامپیوتر، واحد تهران مرکز، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :