تطوير نظام تشخيص للكشف عن أمراض الدم باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية

العناوين الأخرى

Detection of blood-related diseases using artificial neural networks

المؤلفون المشاركون

عجيب، فاتن
متوج، فادي

المصدر

مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية

العدد

المجلد 37، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 51-58، 8ص.

الناشر

جامعة دمشق

تاريخ النشر

2020-12-31

دولة النشر

سوريا

عدد الصفحات

8

التخصصات الرئيسية

هندسة كهربائية

الملخص EN

Advances in artificial intelligence have led to the emergence of intelligent systems and the development of tools that can help doctors diagnose and make decisions.

This paper explains how artificial intelligence, for example artificial neural networks, can improve this field of diagnosis.

The proposed technique involves the training of multilayer perceptron (a type of artificial neural network) with a reverse propagation training algorithm to diagnose and predict five blood disorders, through the results of a complete blood count test (CBC).

The results showed the accuracy and the reliability of the proposed diagnosis system with sensitivity, specificity and accuracy reached 75.78%, 98.94% and 97.86% respectively.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

متوج، فادي وعجيب، فاتن. 2020. تطوير نظام تشخيص للكشف عن أمراض الدم باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية. مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية،مج. 37، ع. 2، ص ص. 51-58.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1274082

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

متوج، فادي وعجيب، فاتن. تطوير نظام تشخيص للكشف عن أمراض الدم باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية. مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية مج. 37، ع. 2 (2020)، ص ص. 51-58.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1274082

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

متوج، فادي وعجيب، فاتن. تطوير نظام تشخيص للكشف عن أمراض الدم باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية. مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية. 2020. مج. 37، ع. 2، ص ص. 51-58.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1274082

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

العربية

الملاحظات

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 58

رقم السجل

BIM-1274082