•  
  •  
 

Title (Arabic)

خوارزمية الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة التشخيص لنوع التهاب الكبد

DOI

10.33095/jeas.v29i135.2504

Abstract

Hepatitis is one of the diseases that has become more developed in recent years in terms of the high number of infections. Hepatitis causes inflammation that destroys liver cells, and it occurs as a result of viruses, bacteria, blood transfusions, and others. There are five types of hepatitis viruses, which are (A, B, C, D, E) according to their severity. The disease varies by type. Accurate and early diagnosis is the best way to prevent disease, as it allows infected people to take preventive steps so that they do not transmit the difference to other people, and diagnosis using artificial intelligence gives an accurate and rapid diagnostic result. Where the analytical method of the data relied on the radial basis network to diagnose the disease, in addition to using the classification of the regression tree as well as the use of the genetic algorithm to improve the classification accuracy of both methods and by comparing the methods used to find out the most efficient methods of classification through criteria. Classification error, mean square root error, and average absolute relative error, and concluded that the experimental results are that the methods are good in terms of classification, as they gave results with less classification of error, and that the radial basis network was superior to the classification regression tree, and that the addition of the genetic algorithm led to an improvement classification accuracy. Paper type: Research paper.

Abstract (Arabic)

يعد التهاب الكبد من الأمراض التي أصبحت أكثر تطورًا في السنوات الأخيرة من حيث ارتفاع عدد الإصابات. التهاب الكبد يسبب التهاباً يدمر خلايا الكبد ، ويحدث نتيجة للفيروسات والبكتيريا وعمليات نقل الدم وغيرها. هناك خمسة أنواع من فيروسات التهاب الكبد وهي (ِA,B, C,D ,E) وشدتها. يختلف المرض حسب النوع. التشخيص الدقيق والمبكر هو أفضل وسيلة للوقاية من المرض ، حيث يتيح للمصابين اتخاذ خطوات وقائية حتى لا ينقل المرض إلى الآخرين ، والتشخيص باستعمال الذكاء الاصطناعي يعطي نتيجة تشخيصية دقيقة وسريعة. حيث اعتمدت الطريقة التحليلية للبيانات على شبكة الأساس الشعاعي لتشخيص المرض ، بالإضافة إلى استعمال التصنيف و شجرة الانحدار وفضلاً عن استعمال الخوارزمية الجينية لتحسين دقة التصنيف لكلتا الطريقتين , ومقارنة الأساليب المستخدمة لاكتشاف أكثر طرق التصنيف كفاءة من خلال معايير. خطأ في التصنيف ، ومتوسط خطأ الجذر التربيعي ، ومتوسط الخطأ النسبي المطلق ، واستنتجت النتائج التجريبية أن الطرق جيدة من حيث التصنيف ، وأن شبكة الأساس الشعاعي تفوقت على شجرة انحدار التصنيف ، حيث كان خطأ التصنيف أقل . وأن إضافة الخوارزمية الجينية أدت إلى تحسين دقة التصنيف. نوع البحث: ورقة بحثية.

First Page

43

Last Page

55

Rights

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Download

Share

COinS