![](/images/graphics-bg.png)
A Novel Clinical Decision Support System Using Improved Adaptive Genetic Algorithm for the Assessment of Fetal Well-Being
المؤلفون المشاركون
Ravindran, Sindhu
Jambek, Asral Bahari
Muthusamy, Hariharan
Neoh, Siew-Chin
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-02-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A novel clinical decision support system is proposed in this paper for evaluating the fetal well-being from the cardiotocogram (CTG) dataset through an Improved Adaptive Genetic Algorithm (IAGA) and Extreme Learning Machine (ELM).
IAGA employs a new scaling technique (called sigma scaling) to avoid premature convergence and applies adaptive crossover and mutation techniques with masking concepts to enhance population diversity.
Also, this search algorithm utilizes three different fitness functions (two single objective fitness functions and multi-objective fitness function) to assess its performance.
The classification results unfold that promising classification accuracy of 94% is obtained with an optimal feature subset using IAGA.
Also, the classification results are compared with those of other Feature Reduction techniques to substantiate its exhaustive search towards the global optimum.
Besides, five other benchmark datasets are used to gauge the strength of the proposed IAGA algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ravindran, Sindhu& Jambek, Asral Bahari& Muthusamy, Hariharan& Neoh, Siew-Chin. 2015. A Novel Clinical Decision Support System Using Improved Adaptive Genetic Algorithm for the Assessment of Fetal Well-Being. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057854
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ravindran, Sindhu…[et al.]. A Novel Clinical Decision Support System Using Improved Adaptive Genetic Algorithm for the Assessment of Fetal Well-Being. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057854
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ravindran, Sindhu& Jambek, Asral Bahari& Muthusamy, Hariharan& Neoh, Siew-Chin. A Novel Clinical Decision Support System Using Improved Adaptive Genetic Algorithm for the Assessment of Fetal Well-Being. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057854
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057854
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)