A Hybrid Fuzzy-GA Approach Applied to An Expert System for Diagnosis of Liver Tumor

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 131

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_JSCIT-5-1_005

تاریخ نمایه سازی: 25 مهر 1403

چکیده مقاله:

Applications of soft computing techniques have been concentrated for management of the uncertainty associated to the medical diagnosis in the recent decade. This article presents a Fuzzy Expert System (FES) for diagnose of metastasis in the liver which is one of the most common malignant hepatic tumors. Furthermore, the proposed FES has been optimized using a genetic algorithm. The purpose of the hybrid fuzzy-GA approach is to adjust the FES parameters to enhance the system accuracy while the system interpretability has been kept. To experiment the proficiency of the intelligent Fuzzy-GA model, the performance of the system was evaluated with real dataset of patients gathered from the Noor Medical Imaging Center in Tehran. The FES performance was compared to the diagnosis of specialists before and after optimization with the GA. The results demonstrate that this system has a high capability in the management of uncertainty in the diagnosis with a high accuracy. The hybrid fuzzy-GA approach for hepatic tumors diagnosis is promising to assistant the specialists for early diagnosis of the cancer and saving more lives.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

- -

Department of Artificial Intelligence, Shahr-e-Qods Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

- -

Department of Artificial Intelligence, Shahr-e-Qods Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

- -

Department of Electronic Engineering, Shahr-e-Qods Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • N. Ebrahimi Daryani, H. Saberi, M. R. Pashayi ,M. Taaher, ...
  • R.Hosseini and M.mazinani. (۲۰۱۴, Dec). Classification of the Sources of ...
  • R. Khezri, R. Hosseini and M. Mazinani.(۲۰۱۴, Oct). A Fuzzy Rule-Based Expert System ...
  • S. L. Satarkar, M. S.A. Principal. (۲۰۱۴, May). Fuzzy Expert ...
  • M. Neshat, M. Yaghobi, M. B. Naghibi, A. Esmaelzadeh. (۲۰۰۸, ...
  • S. S. Kumar, R. S. Moni , j. Rajeesh. (۲۰۱۳,Jul). ...
  • K. Mala, V. Sadasivam, S. Alagappan. (۲۰۰۸). Neural Network based ...
  • S.G. Mougiakakou, I. K. Valavanis, A. Nikita, K. S. Nikita. ...
  • F. Jiménez, J. Sánchez, J. M. Juárez. (۲۰۱۴, March). Multi-objective ...
  • F. Gorunescu and S. Belciug. (۲۰۱۴, Jun). Evolutionary strategy to ...
  • H. E. Walaa, E. Emary, E. Hassanien. (۲۰۱۴, Aprill). Automatic ...
  • D. Binu and M. Selvi, (۲۰۱۴, Dec). "Adaptive Genetic Fuzzy ...
  • S. Gunasundari , S. Janakiraman. (۲۰۱۳). Improved Feature Selection Based on ...
  • R. Hosseini, S. D. Qanadli, S. Barman, M. Mazinani, T.Ellis, ...
  • B. Amirhosseini, R. Hosseeini, M. Mazinani. (۲۰۱۶, May). An MLP ...
  • نمایش کامل مراجع