بررسی ارتباط تصاویر ecg با تشخیص بیماری دیابت به کمک شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم های داده کاوی

مقدمه: بیماری دیابت یکی از شایعترین بیماری های دنیا شناخته شده است. یکی از مشکلات اساسی مربوط به این بیماری عدم تشخیص بموقع و صحیح آن می باشد. هدف این پژوهش ارائه روش جدیدی برای تشخیص بیماری دیابت است و قصد دارد برای اولین بار ارتباط تصاویر ecg با تشخیص بیماری دیابت به کمک شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم های داده کاوی را بررسی کند.

روش بررسی: در این مطالعه 8 بیمار دیابتی و 64 فرد سالم حضور داشتند. الکتروکاردیوگرافی برای تمام افراد انجام گرفت. اطلاعات مورد نیاز از تصاویر ecg شامل: نام بیمار، سن، hr، p، t، rr، pp، p، pr، qt،qtcb  استخراج و در پایگاه داده جمع آوری شد برای طبقه بندی بیماران از شبکه های عصبی احتمالی و الگوریتم های استاندارد داده کاوی استفاده شده است. داده ها از طریق الگوریتم های داده کاوی و روش های متفاوت کلاس بندی مورد بررسی و ارزیابی قرار گرفتند و نتایج هر یک با توجه به نرخ صحیح مقایسه شدند. از نرم افزار weka برای رده بندی ها استفاده شده است.

یافته ها: دقت شناسایی الگوریتم های مبتنی بر قوانین و شبکه عصبی، نسبت به الگوریتم های درخت تصمیم و الگوریتم های مبتنی بر فاصله بالاتر و نتایج بهتری در تشخیص بیماری دیابت نشان دادند. بهترین نرخ شایستگی در الگوریتم consistencysubseteval با میزان 89.0 بود و موج qrs به عنوان بهترین انتخاب در همه الگوریتم ها گزارش می شود. ارزیابی داده های افراد دیابتی و غیر دیابتی با استفاده از الگوریتم شبکه های عصبی احتمالی نرخ صحیحی 95% را نشان داد. همچنین الگوریتم knn کمترین پیچیدگی زمانی را نشان داد. نتیجه گیری: مدل مبتنی بر قوانین دقت بالاتری نسبت به کلیه الگوریتم های طبقه بندی داده کاوی مورد استفاده در پژوهش نشان داد.