Designing a neural network for the diagnosis of major depressive disorder
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مهندسی، هنر و محیط زیست
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 728
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CEAE01_014
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1394
چکیده مقاله:
Factors such as the increasing prevalence of diseases, the need for ongoing monitoring of disease progression, lack of access to specialists in some areas, saving time, money and manpower, closer examination to identify specific lesions and stylish no matter experts in the diagnosis has made the application of neural networks in the diagnosis of abnormal situation and referral to a specialist is focus. In this paper we develop a neural network model to optimize the SVM, MLP, RBF for the diagnosis of major depressive disorder will be dealt with. The proposed scheme is based on the reactions of patients and healthy people to 45 related depression parameters such as depressed mood, loss of pleasure, Unknown disturbances in appetite (increase or decrease), Reduce energy, Feelings of guilt, Suicidal thoughts (such as a history of suicide or thinking about it), Worthless, Sleepless, Psychological distress, etc. The experimental results show that the detection errors of major depressive disorder have decreased to 3%, which reveals a high performance in primary diagnosis
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Abdollah Ansari
M.S. Student, Department of Computer and Informatics, Payame Noor University, Tehran, Iran
Mehdi Khalili
Assistant Professor, Dept. of Computer and Informatics, Payame Noor University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :