مشاهده مشخصات مقاله
استفاده از الگوريتم ملخ باينري در بهبود دقت تشخیص بیماری هپاتيت C
|
نویسنده (ها) |
-
ريحانه یعقوب‌زاده
-
سید رضا کامل
-
محمد اسلامی‌راد
-
سحر عبدالهی
|
|
مربوط به کنفرانس |
بیست و چهارمین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
هپاتيت C يک عفونت ويروسي است كه سبب التهاب كبد گرديده و يکي از خطرناک‌ترين بيماري‌هاست. به‌طورکلي، هپاتيت C ناشي از عفونت‌هاي ويروسي است. با توجه به اينکه حوزه مراقبت سلامت هرروز بيشتر به مباحث كامپيوتري وابسته مي‌شود، ضرورت كمک به پزشکان در شناسايي و درمان هپاتيت C در مراحل اوليه حس مي‌شود. دقت ويژگي به تصميم‌گيري براي درمان درست و متعاقباً در درمان بيماري‌ها كمک مي‌کند. ازآنجايي‌که ويژگي اوليه و زودهنگام بيماري هپاتيت C يک امر بسيار مهم و حياتي است و تکنيک‌هايي مثل ماشين بردار پشتيبان، شبکه عصبي، درخت تصميم و الگوريتم ژنتيک هركدام راه‌حلي براي افزايش دقت ارائه داده‌اند اما هركدام از اين تکنيک‌ها به‌تنهايي مشکلاتي از قبيل پيچيدگي محاسباتي، عدم انجام پيش‌پردازش بر روي‌داده‌ها يا زمان اجراي طولاني دارند كه به همين علت دقت خوبي در ويژگي اين بيماري ارائه نداده‌اند. در اين مقاله جهت افزايش دقت ويژگي بيماري هپاتيتC از تکنيک‌هاي انتخاب ويژگي مبتني بر الگوريتم ملخ دودويي استفاده مي‌شود. انتخاب ويژگي روشي براي انتخاب زيرمجموعه‌اي مفيد از ويژگي‌ها است. همچنين در اين مقاله از سه روش SVM, NB, J48 براي طبقه‌بندي و ارزيابي معيارهاي موردبررسي استفاده‌شده است. نتايج نشان مي‌دهد الگوريتم ملخ باينري به‌عنوان عامل انتخاب‌کننده ويژگي به همراه الگوريتم SVM دقت بهتري را در ويژگي بيماري هپاتيت C ارائه داده است. مجموعه داده‌هاي مورداستفاده در اين مقاله از مخزن UCI برداشت‌شده و ابزار مورداستفاده نرم‌افزار MATLAB مي‌باشد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}