Journal of Ilam University of Medical Sciences
مجله دانشگاه علوم پزشکی ایلام
J. Ilam Uni. Med. Sci.
Medical Sciences
http://sjimu.medilam.ac.ir
96
journal96
1563-4728
2588-3135
doi
fa
jalali
1397
8
1
gregorian
2018
11
1
26
4
online
1
fulltext
fa
افزایش دقت و سرعت پیش بینی نتایج آنژیوگرافی با استفاده از ترکیب سیستم استنتاج عصبی-فازی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات بر اساس داده های شهریور ماه سال 1392 بیمارستان کوثر شیراز
Increasing the Speed and Precision of Prediction of the Results of Angiography by Using Combination of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Particle Swarm Optimization Algorithm based on Data from Kowsar Hospital of Shiraz
عمومى
General
پژوهشي
Research
<p dir="RTL"><strong><em><span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">مقدمه:</span></span></em></strong> <span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">امروزه استفاده از یافته های هوش مصنوعی و داده کاوی برای کمک به پیش بینی زودهنگام بیماری عروق کرنری قلب مورد توجه پزشکان قرار گرفته است. هدف از این مقاله افزایش دقت و سرعت پیش بینی نتایج آنژیوگرافی با</span></span> <span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">سیستم استنتاج فازی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات است.</span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:8.0pt;"></span></span></span><br>
<strong><em><span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">مواد و روش ها:</span></span></em></strong> <span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">در این مقاله سیستم جدیدی با ترکیب استنتاج فازی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات پیشنهاد و با نرم افزار </span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:8.0pt;">MATLAB</span></span></span><span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> نسخه 2015 (197613/0/5/8) شبیه سازی گردیده است. جامعه آماری این پژوهش شامل 152 رکورد از اطلاعات پایگاه داده واقعی افرادی بود که در شهریورماه سال 1392 شمسی در بیمارستان کوثر شیراز تحت آنژیوگرافی عروق کرنری قرار گرفته بودند. داده های جمع آوری شده با نرم افزار اکسل نسخه 2010 آنالیز شده و پارامترهای مورد نیاز</span></span> <span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">سیستم پیشنهادی محاسبه گردید.</span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:8.0pt;"></span></span></span><br>
<strong><em><span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">یافته های پژوهش:</span></span></em></strong> <span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">داده ها به 20 دسته، شامل داده های آموزش و آزمون متفاوت، به صورت تصادفی از کل مجموعه داده تقسیم شدند. در هر دسته، 85 درصد برای مرحله آموزش و 15 درصد باقیمانده برای مرحله آزمون در نظر گرفته شد و شبیه سازی برای هر دسته داده به طور جداگانه صورت گرفت.</span></span> <span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">نتایج حاصل بر اساس شاخص های حساسیت، اختصاصیت، دقت و صحت در دسته بندی افراد، به طور میانگین به ترتیب معادل اعداد 8422/0، 9192/0، 8554/0 و 8888/0 بوده است و در بهترین حالت معادل عدد 1 به دست آمده است.</span></span><br>
<strong><em><span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">بحث و نتیجه گیری:</span></span></em></strong><span style="font-family:b mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> نتایج نشان میدهد سیستم پیشنــهادی عملکرد مناســـبی در پیش بینی نتایج آنژیوگرافی دارد و می تواند به منظور دسته بندی افراد به دو کلاس نرمال و بیمار استفاده شود. به کارگیری سیستم عصبی-فازی و ترکیب آن با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات موجب بهبود سرعت و دقت در این مطالعه شده است.</span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:8.0pt;"></span></span></span><br>
</p>
<p style="text-align: justify;"><em>Introduction:</em> With regards to the importance of early prognosis of coronary artery diseases, in recent years the use of the latest artificial intelligence and data mining findings is considered to assist physicians. The purpose of this study was to increase the precision and prediction speed for the results of angiography by using a combination of fuzzy inference systems and particle swarm optimization algorithm.<br>
<br>
<em>Materials & Methods: </em>A new system consisting of a combination of fuzzy inferences and particle swarm optimization algorithm was proposed and simulated by MATLAB software R2015a (8.5.0.197613). The samples consisted of 152 patients who were randomly selected from those undergone coronary artery angiographies in Kowsar Hospital of Shiraz, Iran, in August 2013. The data were then analyzed by Excel 2010 and the essential parameters of the proposed system were extracted.<br>
<br>
<em>Findings:</em> The data were then randomly divided into 20 groups for training and testing. These groups were selected randomly in a manner that 85% of the data were used for training and 15% for testing, and each group was simulated individually. The results of the simulation after 20 rounds of simulation with different training and testing data in system performance indicators displayed that the average of sensitivity, specificity, precision, and accuracy was 0.8422, 0.9192, 0.8554, and 0.8888, respectively, and it was equal to 1 in the most optimal situations.<br>
<br>
<em>Discussion & Conclusions:</em> High performance indicators prove that the proposed system has a satisfactory performance in predicting the results of angiography and classifying them into two classes of normal and patient. In fact, in this study, prediction speed and precision were improved by using the proposed system, which was based on neuro-fuzzy inference system in combination with particle swarm optimization meta-heuristic algorithm.<br>
</p>
<p></p><p></p>
الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات, بیماری عروق کرنری, سیستم استنتاج عصبی-فازی
Particle swarm optimization, Coronary artery disease, Adaptive neuro-fuzzy inference system
142
154
http://sjimu.medilam.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-3842-1&slc_lang=fa&sid=1
Saeed
Ayat
سعید
آیت
dr.ayat@pnu.ac.ir
9600319475328460037283
9600319475328460037283
Yes
Dept of Computer Engineering and Information Technology, Faculty of Computer Engineering, Payame Noor University, Tehran, Iran
گروه علمی مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران