Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus
The research is devoted to Software Engineering which connected with Parametric Synthesis of Neural Networks based on the Evolution Approach and its use in Diabetes Diagnosing. As a result of the research, the Intellectual Support System of Taking Decision for Diabetes Diagnosing was developed based...
Збережено в:
| Дата: | 2021 |
|---|---|
| Автори: | , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/239216 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
Репозитарії
Data Recording, Storage & Processing| id |
drspiprikievua-article-239216 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
drspiprikievua-article-2392162021-08-31T12:26:55Z Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus Розробка та дослідження генетичного методу для медичного діагностування цукрового діабету Федорченко, Є. М. Олійник, А. О. Корнієнко, С. К. Степаненко, О. О. Саман, М. В. генетичний алгоритм, класифікація, нейронна мережа, прогнозування, діабет, PSO genetic algorithm, classification, neural network, prediction, diabetes, Keras, Python, PSO The research is devoted to Software Engineering which connected with Parametric Synthesis of Neural Networks based on the Evolution Approach and its use in Diabetes Diagnosing. As a result of the research, the Intellectual Support System of Taking Decision for Diabetes Diagnosing was developed based on the Machine Learning Models. The Model of Parametric Optimization for Neural Networks was implemented by applying Genetic Algorithm and Particle Swarm Method. The Modified Genetic Method of Optimization Parameters for Neural Networks was developed for solving the challenge of forecasting the risk of diabetes appearance. Modification of Simple Genetic Algorithm, which has been implemented in this project, gives the opportunity to speed up the selection of parameters for learning of Neural Networks and to raise the Resultant Indicator of Precision in comparison with the basic version of simple genetic algorithm. All those were reached by modification of Operator Mutation and the modified approach to the choice of individuals for crossing. The developed model is designed for use in Medical Service and allows define with a certain precision the risk of having diabetes in accordance with the clinical indicators of patient health status. The result of applying this model is decreasing the probability of a doctor's mistake, increasing certainty in a doctor’s diagnosis and more numbers of saved lives because of correct and timely diagnosis. Tabl.: 16. Fig.: 17. Refs: 18 titles. У результаті дослідження розроблено інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для діагностування цукрового діабету, яка базується на моделях машинного навчання. Розроблено модифікований генетичний метод оптимізації параметрів нейронної мережі. Модифікація простого генетичного алгоритму, яку реалізовано в рамках виконання проєкту, дозволяє пришвидшити виконання підбору параметрів навчання нейронних мереж і підвищити результуючий показник точності порівняно з базовою версією простого генетичного алгоритму, за рахунок модифікації оператора мутації, а також, зміненого підходу до вибору особин для схрещення. Розроблена модель призначена для застосування у сфері медичного обслуговування та дозволяє з певною точністю визначати наявність ризику захворюваності пацієн-та на цукровий діабет за клінічними показниками стану здоров’я. Результатом застосування даної моделі є зменшення ймовірності по-милки лікаря, підвищення впевненості лікаря в прийнятому рішенні при постановці діагнозу та більша кількість врятованих життів за рахунок постановки вірного та своєчасного діагнозу. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2021-06-29 Article Article application/pdf http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/239216 10.35681/1560-9189.2021.23.2.239216 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 23 No. 2 (2021); 37-61 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 23 № 2 (2021); 37-61 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 23 № 2 (2021); 37-61 1560-9189 uk http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/239216/237861 Авторське право (c) 2021 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| institution |
Data Recording, Storage & Processing |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
генетичний алгоритм класифікація нейронна мережа прогнозування діабет PSO genetic algorithm classification neural network prediction diabetes Keras Python PSO |
| spellingShingle |
генетичний алгоритм класифікація нейронна мережа прогнозування діабет PSO genetic algorithm classification neural network prediction diabetes Keras Python PSO Федорченко, Є. М. Олійник, А. О. Корнієнко, С. К. Степаненко, О. О. Саман, М. В. Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus |
| topic_facet |
генетичний алгоритм класифікація нейронна мережа прогнозування діабет PSO genetic algorithm classification neural network prediction diabetes Keras Python PSO |
| format |
Article |
| author |
Федорченко, Є. М. Олійник, А. О. Корнієнко, С. К. Степаненко, О. О. Саман, М. В. |
| author_facet |
Федорченко, Є. М. Олійник, А. О. Корнієнко, С. К. Степаненко, О. О. Саман, М. В. |
| author_sort |
Федорченко, Є. М. |
| title |
Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus |
| title_short |
Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus |
| title_full |
Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus |
| title_fullStr |
Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus |
| title_full_unstemmed |
Development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus |
| title_sort |
development and research of a genetic method for medical diagnosis of diabetes mellitus |
| title_alt |
Розробка та дослідження генетичного методу для медичного діагностування цукрового діабету |
| description |
The research is devoted to Software Engineering which connected with Parametric Synthesis of Neural Networks based on the Evolution Approach and its use in Diabetes Diagnosing. As a result of the research, the Intellectual Support System of Taking Decision for Diabetes Diagnosing was developed based on the Machine Learning Models. The Model of Parametric Optimization for Neural Networks was implemented by applying Genetic Algorithm and Particle Swarm Method. The Modified Genetic Method of Optimization Parameters for Neural Networks was developed for solving the challenge of forecasting the risk of diabetes appearance. Modification of Simple Genetic Algorithm, which has been implemented in this project, gives the opportunity to speed up the selection of parameters for learning of Neural Networks and to raise the Resultant Indicator of Precision in comparison with the basic version of simple genetic algorithm. All those were reached by modification of Operator Mutation and the modified approach to the choice of individuals for crossing. The developed model is designed for use in Medical Service and allows define with a certain precision the risk of having diabetes in accordance with the clinical indicators of patient health status. The result of applying this model is decreasing the probability of a doctor's mistake, increasing certainty in a doctor’s diagnosis and more numbers of saved lives because of correct and timely diagnosis. Tabl.: 16. Fig.: 17. Refs: 18 titles. |
| publisher |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| publishDate |
2021 |
| url |
http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/239216 |
| work_keys_str_mv |
AT fedorčenkoêm developmentandresearchofageneticmethodformedicaldiagnosisofdiabetesmellitus AT olíjnikao developmentandresearchofageneticmethodformedicaldiagnosisofdiabetesmellitus AT korníênkosk developmentandresearchofageneticmethodformedicaldiagnosisofdiabetesmellitus AT stepanenkooo developmentandresearchofageneticmethodformedicaldiagnosisofdiabetesmellitus AT samanmv developmentandresearchofageneticmethodformedicaldiagnosisofdiabetesmellitus AT fedorčenkoêm rozrobkatadoslídžennâgenetičnogometodudlâmedičnogodíagnostuvannâcukrovogodíabetu AT olíjnikao rozrobkatadoslídžennâgenetičnogometodudlâmedičnogodíagnostuvannâcukrovogodíabetu AT korníênkosk rozrobkatadoslídžennâgenetičnogometodudlâmedičnogodíagnostuvannâcukrovogodíabetu AT stepanenkooo rozrobkatadoslídžennâgenetičnogometodudlâmedičnogodíagnostuvannâcukrovogodíabetu AT samanmv rozrobkatadoslídžennâgenetičnogometodudlâmedičnogodíagnostuvannâcukrovogodíabetu |
| first_indexed |
2024-04-21T19:34:22Z |
| last_indexed |
2024-04-21T19:34:22Z |
| _version_ |
1796974117440716800 |