تطوير نظام تشخيص للكشف عن أمراض الدم باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية
Other Title(s)
Detection of blood-related diseases using artificial neural networks
Joint Authors
Source
مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية
Issue
Vol. 37, Issue 2 (31 Dec. 2020), pp.51-58, 8 p.
Publisher
Publication Date
2020-12-31
Country of Publication
Syria
No. of Pages
8
Main Subjects
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