اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

ارزیابی عملکرد یادگیری ماشینی مبتنی بر انتخاب ویژگی بهینه برای تشخیص بیماری قلبی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه کامپیوتر،دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل،ایران
2 کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد گرگان، ایران.
3 کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات، اهواز، ایران.
4 کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر-هوش مصنوعی، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه ولیعصر، رفسنجان، ایران.
5 استادیار گروه کامپیوتر، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
چکیده
از آنجایی که تشخیص اولیه و زودهنگام این بیماری بسیار مهم و حیاتی است و روش های معمول مورد استفاده در صنعت پزشکی نیازمند صرف زمان و هزینه زیادی برای تشخیص این بیماری است، پیش بینی دقیق این بیماری به یک چالش تبدیل شده است. با توجه به حجم عظیم داده های بیمارستانی که هر روز بر حجم آن افزوده می شود، اهمیت داده کاوی که یکی از تکنیک های مهم برای کشف دانش و الگوهای پنهان است، بیشتر می شود. مطالعات بسیاری بر اساس داده کاوی برای پیش بینی بیماری قلبی انجام شده است. هر کدام با توجه به راه حل خود اهدافی مانند افزایش سرعت، افزایش دقت، کاهش حجم محاسبات و ضریب خطا را دنبال می کنند. هدف این تحقیق افزایش قابلیت اطمینان و دقت تشخیص بیماری قلبی با استفاده از تکنیک انتخاب ویژگی توسط الگوریتم‌های فراابتکاری برای استخراج ویژگی‌های مفید و کاهش بار محاسباتی است و برای ارزیابی روش پیشنهادی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کنیم.
کلیدواژه‌ها

1.         Koh, H. C., & Tan, G. (2011). Data mining applications in healthcare. Journal of healthcare information management19(2), 65.
2.         Masethe, H. D., & Masethe, M. A. (2014, October). Prediction of heart disease using classification algorithms. In Proceedings of the world Congress on Engineering and computer Science (Vol. 2, No. 1, pp. 25-29).
3.         Ramakrishnan, N., Hanauer, D., & Keller, B. (2010). Mining electronic health records. Computer43(10), 77-81.
4.         Dey, A., Singh, J., & Singh, N. (2016). Analysis of supervised machine learning algorithms for heart disease prediction with reduced number of attributes using principal component analysis. International Journal of Computer Applications140(2), 27-31.
5.         Mukhopadhyay, A., Maulik, U., Bandyopadhyay, S., & Coello, C. A. C. (2013). A survey of multiobjective evolutionary algorithms for data mining: Part I. IEEE Transactions on Evolutionary Computation18(1), 4-19.
6.         El Naqa, I., & Murphy, M. J. (2015). What is machine learning? (pp. 3-11). Springer International Publishing.
7.         Moharamkhani, E., Yahyaei Feriz Hendi, M., Bandar, E., Izadkhasti, A., & Sirwan Raza, R. (2022). Intrusion detection system based firefly algorithmrandom forest for cloud computing. Concurrency and Computation: Practice and Experience34(24), e7220.
8.         Hasanvand, M., Nooshyar, M., Moharamkhani, E., & Selyari, A. (2023, April). Machine Learning Methodology for Identifying Vehicles Using Image Processing. In Artificial Intelligence and Applications (Vol. 1, No. 3, pp. 170-178).
9.         Gavari Bami, H., Moharamkhani, E., Zadmehr, B., Najafpoor, V., & Shokouhifar, M. (2022). Detection of zeroday attacks in computer networks using combined classification. Concurrency and Computation: Practice and Experience34(27), e7312.
10.      Anbarasi, M., Anupriya, E., & Iyengar, N. C. S. N. (2010). Enhanced prediction of heart disease with feature subset selection using genetic algorithm. International Journal of Engineering Science and Technology2(10), 5370-5376.
11.      Bhatla, N., & Jyoti, K. (2012). A Novel Approach for heart disease diagnosis using Data Mining and Fuzzy logic. International Journal of Computer Applications54(17).
12.      Shouman, M., Turner, T., & Stocker, R. (2011). Using Decision Tree for Diagnosing Heart Disease Patients. AusDM11, 23-30.
13.      Subbalakshmi, G., Ramesh, K., & Rao, M. C. (2011). Decision support in heart disease prediction system using naive bayes. Indian Journal of Computer Science and Engineering (IJCSE)2(2), 170-176.
14.      Bashir, S., Qamar, U., Khan, F. H., & Javed, M. Y. (2014). MV5: a clinical decision support framework for heart disease prediction using majority vote based classifier ensemble. Arabian Journal for Science and Engineering39, 7771-7783.
15.      Negahbani, M., Joulazadeh, S., Marateb, H. R., & Mansourian, M. (2015). Coronary artery disease diagnosis using supervised fuzzy c-means with differential search algorithm-based generalized Minkowski metrics. Peertechz Journal of Biomedical Engineering1(1), 006-014.
16.      Kolukısa, B., Hacılar, H., Kuş, M., Bakır-Güngör, B., Aral, A., & Güngör, V. Ç. (2019). Diagnosis of coronary heart disease via classification algorithms and a new feature selection methodology. International Journal of Data Mining Science1(1), 8-15.
17.      Kalaiarasi, G., Maheswari, M., Selvi, M., Yogitha, R., & Devadas, P. (2022). Detection of Heart Disease Using Data Mining. In Biologically Inspired Techniques in Many Criteria Decision Making: Proceedings of BITMDM 2021 (pp. 627-637). Singapore: Springer Nature Singapore.
18.      Aliyar Vellameeran, F., & Brindha, T. (2022). A new variant of deep belief network assisted with optimal feature selection for heart disease diagnosis using IoT wearable medical devices. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering25(4), 387-411.
19.      Shorewala, V. (2021). Early detection of coronary heart disease using ensemble techniques. Informatics in Medicine Unlocked26, 100655.
20.      Latha, C. B. C., & Jeeva, S. C. (2019). Improving the accuracy of prediction of heart disease risk based on ensemble classification techniques. Informatics in Medicine Unlocked16, 100203.
21.      Waigi, D., Choudhary, D. S., Fulzele, D. P., & Mishra, D. (2020). Predicting the risk of heart disease using advanced machine learning approach. Eur. J. Mol. Clin. Med7(7), 1638-1645.
22.      Oliullah, K., Barros, A., & Whaiduzzaman, M. (2023, May). Analyzing the Effectiveness of Several Machine Learning Methods for Heart Attack Prediction. In Proceedings of the Fourth International Conference on Trends in Computational and Cognitive Engineering: TCCE 2022 (pp. 225-236). Singapore: Springer Nature Singapore.
23.      Kennedy, J., & Eberhart, R. (1995, November). Particle swarm optimization. In Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks (Vol. 4, pp. 1942-1948). IEEE.
24.      Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in engineering software69, 46-61.
25.      Mitchell, M. (1998). An introduction to genetic algorithms. MIT press.