Prediction and factors affecting of chronic kidney disease diagnosis using artificial neural networks model and logistic regression model
العناوين الأخرى
التنبؤ و العوامل المؤثرة في تشخيص مرض الفشل الكلوي المزمن باستخدام أنموذج الشبكات العصبية الاصطناعية و أنموذج الانحدار اللوجستي
المؤلفون المشاركون
al-Shibli, Umar Qusayy
Ahmad, Rizgar Majid
المصدر
Iraqi Journal of Statistical Science
العدد
المجلد 16، العدد 28 (30 يونيو/حزيران 2019)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات
تاريخ النشر
2019-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
The last few years witnessed a great and increasing interest in the field of intelligent classification techniques which rely on Machine Learning.
In recent times Machine Learning one of the areas in Artificial Intelligence has been widely used in order to assist medical experts and doctors in the prediction and diagnosis of different diseases.
In this paper, we applied two different machine learning algorithms to a problem in the domain of medical diagnosis and analyzed their efficiency in prediction the results.
The problem selected for the study is the diagnosis and factors affecting Chronic Kidney Disease.
The dataset used for the study consists of 153 cases and 11 attributes of CKD patients.
The objective of this research is to compare the performance of Artificial Neural Networks (ANNs) and Logistic Regression (LR) classifier on the basis of the following criteria: Accuracy, Sensitivity, Specificity, Prevalence, and Area under curve (ROC) for CKD prediction.
From the experimental results, it is observed that the performance of ANNs classifier is better than the Logistic Regression model.
With the accuracy of 84.44%, sensitivity of 84.21%, specificity of 84.61% and AUCROC of 84.41%.
Also, through the final fitted models used, the most important factors that have a clear impact on chronic kidney disease patients are creatinine and urea.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Shibli, Umar Qusayy& Ahmad, Rizgar Majid. 2019. Prediction and factors affecting of chronic kidney disease diagnosis using artificial neural networks model and logistic regression model. Iraqi Journal of Statistical Science،Vol. 16, no. 28, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-900326
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Shibli, Umar Qusayy& Ahmad, Rizgar Majid. Prediction and factors affecting of chronic kidney disease diagnosis using artificial neural networks model and logistic regression model. Iraqi Journal of Statistical Science Vol. 16, no. 28 (2019), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-900326
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Shibli, Umar Qusayy& Ahmad, Rizgar Majid. Prediction and factors affecting of chronic kidney disease diagnosis using artificial neural networks model and logistic regression model. Iraqi Journal of Statistical Science. 2019. Vol. 16, no. 28, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-900326
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 17-19
رقم السجل
BIM-900326
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