مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۸ انگلیسی

Structural evaluation and prediction and diagnosis systems analysis of diabetes complications using data mining and deep learning techniques

Structural evaluation and prediction and diagnosis systems analysis of diabetes complications using data mining and deep learning techniques

چکیده مقاله

Mellitus1, the majority of whom are women According to the World Health Organization, by 2025, this number is expected to reach over 380 million Diabetes is a disease without urgent treatment Data mining techniques play an active role in the application of large data in the healthcare sector Machine learning algorithms and data extraction make it possible to analyze, identify and anticipate the disease, and help doctors make early decisions The main purpose of data mining techniques in medical systems is to design an automated tool that accurately analyzes medical information and to inform patients and doctors about the severity of the disease and the type of treatment based on symptoms, history of the patient, and the history of treatment The purpose of this study was to conduct a systematic review of machine learning algorithms, data mining techniques and tools for diabetes research in relation to prediction, diagnosis, and complications of diabetes Meanwhile, support vector machine2 techniques, deep neural networks, and the combination of some data mining techniques with K means clustering have been able to provide good detection and predictive results

کلیدواژه‌ها

Machine learning data mining Diabetes diagnosis diabetes prediction knowledge discovery diabetic retinopathy

نویسندگان

تصویر Yones Kiyani Aliabadi

Yones Kiyani Aliabadi

Ph D Student in Artificial Intelligence, Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University Tehran, Iran;

تصویر Iman Attarzadeh

Iman Attarzadeh

Assistant Professor, Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Central Tehran Branch, Islamic Azad University Tehran, Iran; Iman

شیوه ارجاع

Kiyani Aliabadi, Yones and Attarzadeh, Iman and Mahmudi Nezhad Dezfouli, Seyedeh Razieh,1398,Structural evaluation and prediction and diagnosis systems analysis of diabetes complications using data mining and deep learning techniques,3rd International Conference on Soft Computing,Rudsar

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات سومین کنفرانس بین المللی محاسبات نرم مجموعه مقالات سومین کنفرانس بین المللی محاسبات نرم29 آبان 1398 · رودسر
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۸ ۳,۸۳۸ مشاهده

مسائل بهینه سازی و توابع محک استاندارد جهت ارزیابی الگوریتم های بهینه سازی

توابع محک یا توابع آزمون برای اعتبارسنجی الگوریتم های بهینه سازی جدید و مقایسه ی عملکرد الگوریتم های مخت…

توابع آزمونبهینه سازیتوابع محک
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۸ ۲,۳۴۶ مشاهده

مدل سازی ویسکوالاستیک ماهیچه صاف نای انسان و ارزیابی تاثیر سن بر رفتار آسودگی تنش آن

نای، ساختاری کامپوزیتی متشکل از حلقه های غضروفی، بافت ماهیچه صاف و بافت همبند است رفتار مکانیکی نای در ف…

ماهیچه صافنایآسودگی تنش
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۸ ۱,۹۲۴ مشاهده

حل معادلات دیفرانسیل معمولی در مسائل مهندسی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی NN و الگوریتم بهینه سازی اجتماع ذرات PSO

هدف این تحقیق ارائه روشی ساده وموثر برای حل عددی معادلات دیفرانسیل معمولی مطرح در زمینه های مهندسی است ر…

معادله دیفرانسیل معمولیالگوریتم اجتماع ذراتتغییرشکل الاستیک تیرها: شبکه عصبی مصنوعی: بهینه سازی
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۸ ۱,۸۶۳ مشاهده

پیش بینی مصرف آب با استفاده از تکنیک های داده کاوی

آب کلیدی ترین عنصر برای بقاء بشر است با توجه به بحران آبی ایران و از طرفی تصمیم گیری ها و استفاده نادرست…

پیش بینیمصرف آبسری زمانی
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۸ ۱,۷۴۱ مشاهده

بررسی روش ها و برنامه های کاربردی داده کاوی

با توسعه سریع فن آوری اطلاعات، مجموعه پایگاه داده های بزرگ در شبکه های داده ای جهانی در حال رشد هستند جه…

برنامه های کاربردی داده کاویروش های داده کاوی
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۸ ۱,۶۴۹ مشاهده

شناسایی چهره و احراز هویت افراد با استفاده از ترکیب الگوریتم های PCA و LDP و روش عصبی فازی

استخراج ویژگی از تصاویر چهره، طی دو دهه ی اخیر در کاربردهای مختلفی از قبیل آشکارسازی چهره، شناسایی چهره…

استخراج ویژگیتشخیص چهرهشبکه عصبی-فازی