طراحی یک سیستم عصبی فازی تطبیقی به عنوان یک ابزار تشخیصی بیماری دیابت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

بخش علوم کامپیوتر، دانشکده ریاضی و کامپیوتر، دانشگاه شهید باهنر کرمان

20.1001.1.27174409.1398.2.2.11.1=DOR

چکیده

سیستم‌های خبره به طور گسترده‌ای در پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌شوند. یکی از عوامل مهم در بهبود حال بیماران، سرعت عمل در تشخیص و درمان بیماری است. دیابت یکی از بیماری‌های شایع در جهان محسوب می‌شود که میزان ابتلا به این بیماری با سرعت در حال افزایش است. دیابت یا بیماری قند یک اختلال سوخت‌و‌سازی در بدن است. در این بیماری سرعت و توانایی بدن در استفاده و سوخت و ساز کامل گلوکز کاهش یافته و باعث افزایش میزان قند خون در بدن می‌شود. منطق فازی یک روش مهم برای مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های خبره می‌باشد. در این مقاله با استفاده از سیستم خبره فازی روشی برای تشخیص بیماری دیابت ارائه شده است. با توجه به اینکه توابع عضویت و قوانین فازی در کارایی سیستم خبره فازی نقش مهمی دارند، تعدیل توابع عضویت با استفاده از سیستم استنتاج عصبی فازی تطبیقی انجام شده است. نتایج شبیه‌سازی، نشان می‌دهند که این سیستم خبره مبتنی بر قوانین فازی زمان تشخیص بیماری دیابت را کاهش داده و با دقت تشخیص 95% عملکرد قابل قبولی را دارد.

کلیدواژه‌ها


[1] اسلامی، ا. منطق فازی و کاربردهای آن. دانشگاه شهید باهنر کرمان، چاپ اول، 1391.
 
[2] اسلامی نصرت آبادی، ح.، طاهری، س.م. (۱۳۸۸) طراحی یک سیستم خبره برای تشخیص سرطان خون. ششمین کنفرانس بین المللی مدیریت فناوری اطلاعات و ارتباطات ،تهران. ایران.
 
[۳] فاطمی دخت، ح.، کوچکی رفسنجانی، م. (۱۳۹۴) طراحی یک سیستم خبره فازی براساس الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات و سیستم عصبی فازی تطبیقی برای تشخیص بیماری دیابت. چهارمین کنگره مشترک سیستمهای فازی و هوشمند ایران، زاهدان، ایران.
 
[4] Abdullah, A. A., Fadil, N.S., Khairunizam, W. (2018) Development of Fuzzy Expert System for Diagnosis of Diabetes. In: Proceedings of 2018 International Conference on Computational Approach in Smart Systems Design and Applications (ICASSDA), Kuching, Malaysia.
 
[5] Ahmadi, H., Gholamzadeh, M., Shahmoradi, L., Nilashi, M., Rashvand, P. (2018) Diseases diagnosis using fuzzy logic methods: A systematic and meta-analysis review. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 1, 145-172.
 
[6] American diabetes association (2010), (http://www.diabetes.org/diabetes-basics).
 
[7] American diabetes association (2018), (http://www.diabetes.org/diabetes-basics/type-1).
 
[8] American diabetes association (2018),(http://www.diabetes.org/diabetes-basics/type-2).
 
[9] Blake, C.L., Merz, C.J. (1996) UCI repository of machine learning databases. Available: http://www.ics.uci.edu./ mlearn
 
[10] Dande, P., Samant, P. (2018) Acquaintance to artificial neural networks and use of artificial intelligence as a diagnostic tool for tuberculosis: A review. Tuberculosis, 108, 1–9.
 
[11] Du, K.L., Swamy, M.N.S. (2013) Neural Networks and Statistical Learning, Springer Science & Business Media.
 
[12] Fathi Ganji, M., Saniee Abadeh, M. (2011) A fuzzy classification system based on ant colony optimization for diabetes disease diagnosis. Expert Systems with Applications, 38, 14650-14659.
 
[13] Fausett, L. (1994) Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Ap- plications. Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ, USA.
 
 
[15] Kadhim, M.A. (2018) FNDSB: A fuzzy-neuro decision support system for back pain diagnosis. Cognitive Systems Research, 52, 691-700.
 
[16] Meza-Palacios, R., Aguilar-Lasserre, A.A., Urea-Bogarn, E.L., Vzquez-Rodrguez, C.F., Posada-Gmez, R., Trujillo-Mata, A. (2017) Development of a fuzzy expert system for the nephropathy control assessment in patients with type 2diabetes mellitus. Expert Systems with Applications, 72, 335–343.
 
[17] Muthukaruppan, S., Er, M.J. (2012) A hybrid particle swarm optimization based fuzzy expert system for the diagnosis of coronary artery disease. Expert Systems with Applications, 39, 11657–11665.
 
[18] Raj Kumar, P.A., Selvakumar, S. (2013) Detection of distributed denial of service attacks using an ensemble of adaptive and hybrid neuro-fuzzy systems. Computer Communications, 36, 303–319.
 
[19] Tack, C. (2018) Artificial intelligence                and machine learning applications in musculoskeletal physiotherapy. Musculoskeletal Science and Practice, https://doi.org/10.1016/j.msksp.2018.11.012.
 
[20] Wang, G., Hao, J., Ma, J., Huang, L. (2010) A new approach to intrusion detection using Artificial Neural Networks and fuzzy clustering. Expert Systems with Applications, 37, 6225-6232.
 
[21] Wu, H., Yang, S., Huang, Z., He, J., Wang, X. (2018) Type 2 diabetes mellitus prediction model based on data mining. Informatics in Medicine Unlocked, 10, 100-107.
 
[22] Zadeh, L.A. (1965) Fuzzy sets. Information and control, 8, 338–353.
 
[23] Zadeh, L.A. (2001) Fuzzy Logic Toolbox for use with MATLAB, MathWorks, 2001.