IASM: A System for the Intelligent Active Surveillance of Malaria
المؤلفون المشاركون
Wang, Xinlei
Yang, Bo
Huang, Jing
Chen, Hechang
Gu, Xiao
Bai, Yuan
Du, Zhanwei
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-07-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Malaria, a life-threatening infectious disease, spreads rapidly via parasites.
Malaria prevention is more effective and efficient than treatment.
However, the existing surveillance systems used to prevent malaria are inadequate, especially in areas with limited or no access to medical resources.
In this paper, in order to monitor the spreading of malaria, we develop an intelligent surveillance system based on our existing algorithms.
First, a visualization function and active surveillance were implemented in order to predict and categorize areas at high risk of infection.
Next, socioeconomic and climatological characteristics were applied to the proposed prediction model.
Then, the redundancy of the socioeconomic attribute values was reduced using the stepwise regression method to improve the accuracy of the proposed prediction model.
The experimental results indicated that the proposed IASM predicted malaria outbreaks more close to the real data and with fewer variables than other models.
Furthermore, the proposed model effectively identified areas at high risk of infection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Xinlei& Yang, Bo& Huang, Jing& Chen, Hechang& Gu, Xiao& Bai, Yuan…[et al.]. 2016. IASM: A System for the Intelligent Active Surveillance of Malaria. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100075
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Xinlei…[et al.]. IASM: A System for the Intelligent Active Surveillance of Malaria. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100075
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Xinlei& Yang, Bo& Huang, Jing& Chen, Hechang& Gu, Xiao& Bai, Yuan…[et al.]. IASM: A System for the Intelligent Active Surveillance of Malaria. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100075
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100075
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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