تطوير نظام تشخيص للكشف عن أمراض الدم باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية

Other Title(s)

Detection of blood-related diseases using artificial neural networks

Time cited in Arcif : 
1

Joint Authors

عجيب، فاتن
متوج، فادي

Source

مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية

Issue

Vol. 37, Issue 2 (31 Dec. 2020), pp.51-58, 8 p.

Publisher

Damascus University

Publication Date

2020-12-31

Country of Publication

Syria

No. of Pages

8

Main Subjects

Electronic engineering

Abstract 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.

American Psychological Association (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

Modern Language Association (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

American Medical Association (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

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 58

Record ID

BIM-1274082