پيش بيني دیابت با استفاده از شبکه عصبی با رویکرد انتخاب ویژگی
Dissertation
Mohammed Thamer Tayyeh Alshammari
Electrical and Computer Engineering
1401
86p.
cd
M.S.
computer engineering, artificial intelligence
1401/06/15
Diabetes is a disease that affects how your body processes blood sugar. If not treated, it will prompt various difficulties and may lead to death. Early detection of diabetes is imperative as it is a serious disease. If we can predict it early, it will not only reduce the cost of the entire procedure and treatment but also prevent multiple organ dysfunction and casualties. Nowadays, the use of artificial intelligence (AI) in the medical field plays a significant role in disease prediction. Among the many machine learning algorithms in the field of artificial intelligence, we have chosen Artificial Neural Network (ANN) for building our model to predict three types of classes (diabetic, pre-diabetic, and non-diabetic), for its being able to provide promising results for non-linear data and its capacity for processing massive medical datasets and integrating them into defined outputs to prevent misdiagnosis. In addition to the artificial neural network, our model uses the Chi-Square test to test and select appropriate features in the used dataset that are important in increasing the accuracy of the model and improving its processing time.The Iraqi diabetes dataset which consists of 1000 cases with 13 features was used. The experimental results show that our model gets an accuracy of 99%, 98% precision, and an F1-score of 98.6%, which are higher than the results of other models. These results confirm the effectiveness of our model and its effectiveness in using the necessary data attributes to predict diabetes illness.
دیابت یک بیماری است که بر نحوه پردازش قند خون توسط بدن شما تأثیر می گذارد. اگر درمان نشود، مشکلات مختلفی را به دنبال خواهد داشت و حتی ممکن است منجر به مرگ شود. تشخیص زودهنگام دیابت ضروری است زیرا یک بیماری جدی است. اگر بتوانیم آن را به موقع پیش بینی کنیم، نه تنها هزینه کل مراحل درمان را کاهش میدهد، بلکه از اختلالات و آسیبهای چند عضوی نیز جلوگیری میکند.امروزه استفاده از هوش مصنوعی در حوزه پزشکی نقش مهمی در پیش بینی بیماری دارد. از میان الگوریتمهای یادگیری ماشین در زمینه هوش مصنوعی، شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای ساخت مدل پیش بینی سه نوع کلاس (دیابتی، پیش دیابتی و غیر دیابتی)، در این پایان نامه ارائه شده است. علاوه بر شبکه عصبی مصنوعی، مدل پیشنهادی از آزمون Chi-Square برای تست و انتخاب ویژگی های مناسب در مجموعه داده های مورد استفاده استفاده می کند که در افزایش دقت مدل و بهبود زمان پردازش آن مهم است.مجموعه داده دیابت عراق شامل 1000 مورد با 13 ویژگی استفاده شد. نتایج تجربی نشان میدهد که مدل پیشنهادی دقت 99% و امتیاز F1 98.6% را به دست آورده است که بالاتر از نتایج سایر مدلها است. این نتایج اثربخشی و کارایی مدل پیشنهادی را در پیش بینی دیابت و پیش دیابت به عنوان یکی از ویژگیهای دادههای مورد نیاز تأیید میکند.
پيش بيني دیابت با استفاده از شبکه عصبی با رویکرد انتخاب ویژگی