استخدام تعلم الآلة في بناء نموذج للتنبؤ المبكر بمرض الزهايمر

المؤلفون

الكلمات المفتاحية:

الزهايمر، تعلم الآلة، K-Nearest Neighbors، AdaBoost

الملخص

يعد مرض الزهايمر من الأمراض التنكسية العصبية والعامل الشائع للخرف عند كبار السن وانطلاقاً من كون ظهور أعراضه السريرية الظاهرة في وقت متأخر وعدم وجود علاج له فتم العمل في هذه الدراسة على التنبؤ المبكر بمرض الزهايمر من خلال الكشف عن مرحلة ضعف الإدراك المعتدل التي يمر بها أغلب مرضى الزهايمر حيث تم العمل على قاعدة بيانات ADNI فبعد معالجتها وتهيئتها وموازنتها وتقسيمها إلى 80% كمجموعة تدريب و20% كمجموعة اختبار تم ضبط المحددات الفائقة للنموذجين وتدريبهما واختبارها.

عملت هذه الدراسة على نموذجين من نماذج تعلم الآلة: النموذج الأولK-Nearest Neighbors والنموذج الثاني  AdaBoostلتصنيف ثلاث حالات: مرض الزهايمر، ضعف الإدراك المعتدل، والإدراك الطبيعي.

أظهر نموذج AB كفاءة أعلى من نموذج KNN حيث تفوق بالأداء وبلغت قيمة الدقة لنموذج AB نسبة 92.86% وكانت قيمة الحساسية تساوي 92.86%، وهذه نتائج جيدة للمساعدة في دعم قرار الطبيب.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

السير الشخصية للمؤلفين

  • جورج رياشي، جامعة دمشق

    باحث أكاديمي في درجة الماجستير، جامعة دمشق، قسم الهندسة الطبية

  • رشا مسعود، جامعة دمشق

    أستاذ في قسم الهندسة الطبية- كلية الهندسة الميكانيكية و الكهربائية- جامعة دمشق.

التنزيلات

منشور

2025-01-13