Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

video

Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

sound

Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

نسخه انگلیسی

Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

بازدید:

1,879
Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

دانلود:

639
Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

استناد:

اطلاعات مقاله نشریه

عنوان

استخراج دانش از داده های بیماران دیابتی با استفاده از روش درخت تصمیم C5.0

صفحات

 صفحه شروع 58 | صفحه پایان 72

چکیده

 مقدمه: بروز دیابت در ده سال اخیر در سطح جهان دو برابر شده است. حدود 200 میلیون نفر به این بیماری مبتلا هستند و سالانه شیوع دیابت در جهان حدود شش درصد افزایش می یابد. بیش از دو میلیون نفر در ایران به این بیماری مبتلا هستند. در این تحقیق به بررسی ارتباط بین عوارض مشاهده شده در بیماران دیابتی نوع دو و برخی ویژگی های آن ها از قبیل میزان قند خون, فشار خون, سن و سابقه خانوادگی بیماران می پردازیم. هدف این مطالعه, پیش بینی عوارض بیماران بر اساس علائم مشاهده شده در آن ها است. روش کار: داده های مورد نیاز برای این تحقیق از پرونده های سال 1388 مرکز دیابت استان گلستان جمع آوری شده است. تعداد پرونده های اولیه بیماران 856 رکورد بود. در این مقاله مدل جدیدی بر اساس متدولوژی استاندارد CRISP ارائه شده است. در بخش مدل سازی از دو روش شناخته شده در داده کاوی به نام های درخت تصمیم C5.0 و شبکه عصبی استفاده شده است. برای تحلیل داده ها از نرم افزار Celementine 12.0 استفاده شده است. یافته ها: در این تحقیق برای اولین بار احتمال بروز عوارض میکروواسکولار, ماکروواسکولار و یا هر دو نوع عارضه در بیماران و ویژگی های تاثیرگذار بر آن ها مورد بررسی قرار گرفته است. با استفاده از داده کاوی و روش های آن تعیین شده است که متغیر های فشار خون بالا, سن و سابقه خانوادگی در عوارض مشاهده شده بیشترین تاثیر را داشته اند. به کمک درخت تصمیم ایجاد شده, قوانینی استخراج شده اند که می تواند به عنوان الگویی برای پیش بینی وضعیت بیماران و احتمال بروز عوارض در آن ها استفاده شود. صحت مدل ایجاد شده بر روی داده های مورد استفاده در درخت تصمیم C5.0, 89.74 درصد و در شبکه عصبی مصنوعی 51.28 درصد می باشد. نتیجه گیری: با توجه به روش های استفاده شده, بالاترین دقت با استفاده از الگوریتم C5.0 به دست آمده است. بیشترین عوامل تاثیرگذار بر بروز عوارض شناسایی شدند. با توجه به قوانین ایجاد شده برای یک نمونه جدید با ویژگی های مشخص, می توان پیش بینی کرد بیمار احتمالا دچار چه نوع عارضه ای خواهد شد.

استنادها

  • ثبت نشده است.

    • ارجاعات

  • ثبت نشده است.

    • استناددهی

    APA: کپی

    عامری، حکیمه، علی زاده، سمیه، و برزگری، اکبر. (1392). استخراج دانش از داده های بیماران دیابتی با استفاده از روش درخت تصمیم C5.0. مجله دانشگاه علوم پزشکی کرمان، 16(53)، 58-72. SID. https://sid.ir/paper/477386/fa

    Vancouver: کپی

    عامری حکیمه، علی زاده سمیه، برزگری اکبر. استخراج دانش از داده های بیماران دیابتی با استفاده از روش درخت تصمیم C5.0. مجله دانشگاه علوم پزشکی کرمان[Internet]. 1392؛16(53):58-72. Available from: https://sid.ir/paper/477386/fa

    IEEE: کپی

    حکیمه عامری، سمیه علی زاده، و اکبر برزگری، “استخراج دانش از داده های بیماران دیابتی با استفاده از روش درخت تصمیم C5.0،” مجله دانشگاه علوم پزشکی کرمان، vol. 16، no. 53، pp. 58–72، 1392، [Online]. Available: https://sid.ir/paper/477386/fa

    مقالات مرتبط نشریه ای

    مقالات مرتبط همایشی

  • ثبت نشده است.

    • طرح های مرتبط

  • ثبت نشده است.

    • کارگاه های پیشنهادی






    بازگشت به بالا