Kovid-19 bulaşıcı hastalığını teşhis etmek için Aritmetik meta-sezgisel algoritma yardımıyla uzman bir sistem sağlanması
| İsim | Kovid-19 bulaşıcı hastalığını teşhis etmek için Aritmetik meta-sezgisel algoritma yardımıyla uzman bir sistem sağlanması |
|---|---|
| Yazar | Faizeh Ebrahimi, Alireza Azari Moghaddam, Mohsen Nejad Khairullah |
| Basım Tarihi: | 1402 |
| Basım Yeri | - Semnan Üniversitesi |
| Konu | Teşhis |
| Tür | Süreli Yayın |
| Dil | Arapça |
| Dijital | Evet |
| Yazma | Hayır |
| Kütüphane: | Alicante-BUL Üniversitesi Kütüphanesi |
| Demirbaş Numarası | ISSN: 2008-4854, EISSN: 2783-2538, DOI: 10.22075/jme.2023.27986.2312 |
| Kayıt Numarası | cdi_doaj_primary_oai_doaj_org_article_a92315a6b14347b48c45855b7947a49a |
| Lokasyon | DOAJ Açık Erişim Dergiler Dizini |
| Tarih | 1402 |
| Notlar | Son iki yıl, Kovid-19 salgınının en kritik ve kritik dönemi oldu. Bu hastalık dünya genelinde yaşamın birçok yönünü etkiledi. Klinik açıdan bakıldığında hastalığın erken tanısına yönelik çeşitli yöntemler mevcuttur ancak bu yöntemlerin yetenekleri sınırlıdır. Sonuç olarak hastalığın otomatik olarak teşhis edilebilmesi için birçok çalışma yapılmıştır. Yapay zeka, klinik semptomlara dayalı hızlı tanı koyma konusunda tıp camiasına potansiyel teknik çözümler sunmuştur. Bu araştırmada, hastanın klinik semptomları (ateş, öksürük, boğaz ağrısı, nefes darlığı, halsizlik, tat ve koku alma duyusu, çevre) bir anket yardımıyla incelenmekte, daha sonra giriş verileri kural tabanlı sistem veya bulanık sistem yöntemlerinden biri ile bulanık yöntemde aritmetik meta-sezgisel algoritma yardımıyla incelenmektedir. Optimize edilmiş ağırlık parametresi daha sonra optimize edilmiş ağırlık bulanık mantığıyla verilere uygulanır. Sonunda çıktı sağlıklı kişi, zayıf korona, orta korona, yüksek korona olarak gösterilecektir. Bu makale, bireyler tarafından anket yoluyla yaklaşık 600 verinin doldurulduğu, Dünya Sağlık Örgütü tarafından korona hastalarına yönelik 2000 verinin yayınlandığı ve hastane verileri aracılığıyla 400'e yakın verinin sağlandığı çeşitli veri tabanlarına dayanmaktadır. Bu sistemde doğruluk oranının %98, duyarlılığın %100, özgüllüğün %98 ve F-puanının %95 olduğu görülmüştür. |
| Örnek Metin | Mühendislikte Modelleme Dergisi, 1402-04, Cilt.21 (73), s.47-61 |
Diğer Nüshalar
5
Providing an expert system with the help of Arithmetic meta-heuristic algorithm to diagnose the infectious disease of covid-19
Kayıt Numarası: 4692494
Providing an expert system with the help of Arithmetic meta-heuristic algorithm to diagnose the infectious disease of covid-19
Kayıt Numarası: 5301819
Providing an expert system with the help of Arithmetic meta-heuristic algorithm to diagnose the infectious disease of covid-19
Kayıt Numarası: 5302437
Providing an expert system with the help of Arithmetic meta-heuristic algorithm to diagnose the infectious disease of covid-19
Kayıt Numarası: 5304169
Providing an expert system with the help of Arithmetic meta-heuristic algorithm to diagnose the infectious disease of covid-19
Kayıt Numarası: 5334649