![](/images/graphics-bg.png)
Artificial neural network system for thyroid diagnosis
المؤلف
المصدر
Journal of University of Babylon for Engineering Sciences
العدد
المجلد 25، العدد 2 (30 إبريل/نيسان 2017)، ص ص. 518-528، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-04-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Thyroid disease is one of major causes of severe medical problems for human beings.
Therefore, proper diagnosis of thyroid disease is considered as an important issue to determine treatment for patients.
This paper focuses on using Artificial Neural Network (ANN) as a significant technique of artificial intelligence to diagnose thyroid diseases.
The continuous values of three laboratory blood tests are used as input signals to the proposed system of ANN.
All types of thyroid diseases that may occur in patients are taken into account in design of system, as well as the high accuracy of the detection and categorization of thyroid diseases are considered in the system.
A multilayer feedforward architecture of ANN is adopted in the proposed design, and the back propagation is selected as learning algorithm to accomplish the training process.
The result of this research shows that the proposed ANN system is able to precisely diagnose thyroid disease, and can be exploited in practical uses.
The system is simulated via MATLAB software to evaluate its performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hamid, Mazin Abd al-Rasul. 2017. Artificial neural network system for thyroid diagnosis. Journal of University of Babylon for Engineering Sciences،Vol. 25, no. 2, pp.518-528.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-923321
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hamid, Mazin Abd al-Rasul. Artificial neural network system for thyroid diagnosis. Journal of University of Babylon for Engineering Sciences Vol. 25, no. 2 (2017), pp.518-528.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-923321
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hamid, Mazin Abd al-Rasul. Artificial neural network system for thyroid diagnosis. Journal of University of Babylon for Engineering Sciences. 2017. Vol. 25, no. 2, pp.518-528.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-923321
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 527-528
رقم السجل
BIM-923321
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)