Intelligent Systems Developed for the Early Detection of Chronic Kidney Disease
المؤلفون المشاركون
Chang, Yen-Chun
Wang, Shin-An
Chen, Renee Y.
Chen, Li-Chien
Chiu, Ruey Kei
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-01-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper aims to construct intelligence models by applying the technologies of artificial neural networks including back-propagation network (BPN), generalized feedforward neural networks (GRNN), and modular neural network (MNN) that are developed, respectively, for the early detection of chronic kidney disease (CKD).
The comparison of accuracy, sensitivity, and specificity among three models is subsequently performed.
The model of best performance is chosen.
By leveraging the aid of this system, CKD physicians can have an alternative way to detect chronic kidney diseases in early stage of a patient.
Meanwhile, it may also be used by the public for self-detecting the risk of contracting CKD.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chiu, Ruey Kei& Chen, Renee Y.& Wang, Shin-An& Chang, Yen-Chun& Chen, Li-Chien. 2013. Intelligent Systems Developed for the Early Detection of Chronic Kidney Disease. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479814
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chiu, Ruey Kei…[et al.]. Intelligent Systems Developed for the Early Detection of Chronic Kidney Disease. Advances in Artificial Neural Systems No. 2013 (2013), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479814
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chiu, Ruey Kei& Chen, Renee Y.& Wang, Shin-An& Chang, Yen-Chun& Chen, Li-Chien. Intelligent Systems Developed for the Early Detection of Chronic Kidney Disease. Advances in Artificial Neural Systems. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-479814
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-479814
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