A hybrid estimation system for medical diagnosis using modified full Bayesian classifier and artificial bee colony
Other Title(s)
نظام تخميني مهجن لأغراض التشخيص الطبي باستخدام مصنف Bayesian المطور و خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية
Joint Authors
al-Ubaydi, Ahmad Tariq Sadiq
Mahmud, Nur Thamir
Source
Issue
Vol. 55, Issue 3A (30 Sep. 2014), pp.1095-1107, 13 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2014-09-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Topics
Abstract AR
البحث يعرض الطريقة الهجينة التي تعتمد على أدوات الذكاء الإصطناعي المتكونة من مصنف Bayesian المطور (M-FBC) و خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية (ABC) مما يؤدي إلى MFBC-(ABC) حيث تستخدم لتدعيم نظام التشخيص الطبي.
إن قواعد البيانات المعتمدة في البحث لأمراض القلب و أمراض الجملة العصبية مأخوذة من المستشفيات العراقية.
يعتمد M-FBC على الهيكل العام المعروف naïve Bayes.
و يتم تمثيل متغيرات هيكل الشبكة بواسطة D-Separating.
و كل متغير يحتوي نسبة احتمالية وجوده في الجدول.
كما و أن كل جدول يتم حساب الاحتمالية له.
خوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعية هي أسهل من غيرها من خوارزميات السرب التي تستخدم للوصول للحل الأمثل لذلك هي سهلة التهجين مع غيرها من الخوارزميات للوصول إلى الهيكل الأمثل.
في مرحلة الإدخال، يتم معالجة الأعراض و التاريخ الطبي للمريض من خلال هياكل BN الناتجة عن MFBC-ABC.
النظام المقترح يأخذ كل البيانات المدخلة الطبية و فلاتر و استخراج البيانات.
بعد تقيم الهياكل، يمكن للنظام تحديد أفضل هيكل مثالي و ذلك بتحديد قيمة الدقة المقبولة.
إن دقة الموديل M-FBC كانت تقريبا 93 % لأمراض القلب و لأمراض الجملة العصبية تقريبا 98 %.
و من القيام باختبار دقة MFBC-ABC لأمراض القلب كانت تقريبا 100 % و أمراض الجملة العصبية كانت تقريبا 99% و النتائج التجريبية أظهرت MFBC-ABC هو أفضل من M-FBC.
Abstract EN
This paper presents a hybrid approach called Modified Full Bayesian Classifier (M-FBC) and Artificial Bee Colony (MFBC-ABC) for using it to medical diagnosis support system.
The datasets are taken from Iraqi hospitals, these are for the heart diseases and the nervous system diseases.
The M-FBC is depended on common structure known as naïve Bayes.
The structure for network is represented by D-separated for structure's variables.
Each variable has Condition Probability Tables (CPTs) and each table for disease has Probability.
The ABC is easy technique for implementation, has fewer control parameters and it could be easier than other swarm optimization algorithms, so that hybrid with other algorithms to reach the optimal structure.
In the input stage, the symptoms and the medical history for the patient are processed through the BNs structures to obtain from Modified Full Bayesian Classifier-Artificial Bee Colony (MFBC-ABC).
The proposed system inputs all medical dataset and it filters and extracts the dataset.
After the evaluation of the structures, the system can select the best optimal structure by determining the accepted accuracy.
The accuracy for M-FBC model is approximately (93 %) for heart diseases and approximately (98 %) for nervous system diseases.
While in The MFBC-ABC model, the accuracy is approximately (100 %) for heart diseases and is approximately (99 %) for nervous model diseases.
The experimental results shown that the results for MFBC-ABC is better than on M-FBC.
American Psychological Association (APA)
al-Ubaydi, Ahmad Tariq Sadiq& Mahmud, Nur Thamir. 2014. A hybrid estimation system for medical diagnosis using modified full Bayesian classifier and artificial bee colony. Iraqi Journal of Science،Vol. 55, no. 3A, pp.1095-1107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-394501
Modern Language Association (MLA)
al-Ubaydi, Ahmad Tariq Sadiq& Mahmud, Nur Thamir. A hybrid estimation system for medical diagnosis using modified full Bayesian classifier and artificial bee colony. Iraqi Journal of Science Vol. 55, no. 3A (2014), pp.1095-1107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-394501
American Medical Association (AMA)
al-Ubaydi, Ahmad Tariq Sadiq& Mahmud, Nur Thamir. A hybrid estimation system for medical diagnosis using modified full Bayesian classifier and artificial bee colony. Iraqi Journal of Science. 2014. Vol. 55, no. 3A, pp.1095-1107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-394501
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Text in English ; abstracts in English and Arabic.
Record ID
BIM-394501