OPTYMALIZACJA DRZEWA DECYZYJNEGO OPARTA NA ALGORYTMIE GENETYCZNYM DO WYKRYWANIA DEMENCJI POPRZEZ ANALIZĘ MRI
Govada Anuradha
Velagapudi Ramakrishna Siddhartha Engineering College, Department of Computer Science and Engineering (Indie)
https://orcid.org/0000-0002-0999-0376
Harini Davu
davuharini@gmail.comVelagapudi Ramakrishna Siddhartha Engineering College, Department of Computer Science and Engineering (Indie)
https://orcid.org/0009-0008-6187-1797
Muthyalanaidu Karri
Velagapudi Ramakrishna Siddhartha Engineering College, Department of Computer Science and Engineering (Indie)
https://orcid.org/0009-0006-5850-3761
Abstrakt
Demencja jest wyniszczającym zaburzeniem neurologicznym, które dotyka miliony ludzi na całym świecie, powodując postępujący spadek funkcji poznawczych i codziennych czynności życiowych. Wczesne i precyzyjne wykrywanie demencji ma kluczowe znaczenie dla optymalnej terapii i zarządzania demencją, jednak diagnoza demencji jest często trudna ze względu na złożoność choroby i szeroki zakres objawów, które mogą wykazywać pacjenci. Podejścia oparte na uczeniu maszynowym stają się coraz bardziej powszechne w dziedzinie przetwarzania obrazu, szczególnie w zakresie przewidywania chorób. Algorytmy te mogą nauczyć się rozpoznawać charakterystyczne cechy i wzorce, które sugerują określone choroby, analizując obrazy z wielu modalności obrazowania medycznego. Niniejszy artykuł ma na celu opracowanie i optymalizację algorytmu drzewa decyzyjnego do wykrywania demencji przy użyciu zbioru danych OASIS, który obejmuje duży zbiór obrazów MRI i powiązanych danych klinicznych. Podejście to obejmuje wykorzystanie algorytmu genetycznego do optymalizacji modelu drzewa decyzyjnego w celu uzyskania maksymalnej dokładności i skuteczności. Ostatecznym celem artykułu jest opracowanie skutecznego, nieinwazyjnego narzędzia diagnostycznego do wczesnego i dokładnego wykrywania demencji. Zaproponowane drzewo decyzyjne oparte na GA wykazuje wysoką wydajność w porównaniu z alternatywnymi modelami, szczycąc się imponującym współczynnikiem dokładności wynoszącym 96,67% zgodnie z wynikami eksperymentalnymi.
Słowa kluczowe:
demencja, algorytm genetyczny, drzewo decyzyjneBibliografia
Abdollahi J., Nouri-Moghaddam B.: Hybrid stacked ensemble combined with genetic algorithms for diabetes prediction. Iran Journal of Computer Science 5(3), 2022, 205–220.
Google Scholar
Adeli H., Ghosh-Dastidar S., Dadmehr N.: Alzheimer's disease and models of computation: Imaging, classification, and neural models. Journal of Alzheimer's Disease 7(3), 2005, 187–199.
Google Scholar
Al-Badarneh A., Najadat H., Alraziqi A.: Brain Images Classifier: A Hybrid Approach Using Decision Trees and Genetic Algorithms. JINT 7(2), 2016.
Google Scholar
Aminizadeh S. et al.: The applications of machine learning techniques in medical data processing based on distributed computing and the Internet of Things. Computer methods and programs in biomedicine 241, 2023, 107745.
Google Scholar
Angelillo M. T. et al.: Attentional pattern classification for automatic dementia detection. IEEE Access 7, 2019, 57706–57716.
Google Scholar
Azad R. et al.: Medical image segmentation on MRI images with missing modalities: a review [http://arxiv.org/abs/2203.06217].
Google Scholar
Bansal D. et al.: Comparative analysis of various machine learning algorithms for detecting dementia. Procedia computer science 132, 2018, 1497–1502.
Google Scholar
Basheer S., Bhatia S., Sakri S. B.: Computational modeling of dementia prediction using deep neural network: analysis on OASIS dataset. IEEE access 9, 2021, 42449–42462.
Google Scholar
Biswal A.: What Is Principal Component Analysis? Simplilearn.com [www.simplilearn.com/tutorials/machine-learning-tutorial/principal-component-analysis] (avaible 7.11.2023).
Google Scholar
Bukhari S. N. H., Webber J., Mehbodniya A.: Decision tree based ensemble machine learning model for the prediction of Zika virus T-cell epitopes as potential vaccine candidates. Scientific Reports 12(1), 2022, 7810.
Google Scholar
Deng W. et al.: An enhanced fast non-dominated solution sorting genetic algorithm for multi-objective problems. Information Sciences 585, 2022, 441–453.
Google Scholar
Dhiman G. et al.: A novel machine-learning-based hybrid CNN model for tumor identification in medical image processing. Sustainability 14(3), 2022, 1447.
Google Scholar
Díaz-Álvarez J. et al.: Genetic algorithms for optimized diagnosis of Alzheimer’s disease and Frontotemporal dementia using Fluorodeoxyglucose positron emission tomography imaging. Frontiers in aging neuroscience 13, 2022, 983.
Google Scholar
Drouka A. et al.: Dietary and nutrient patterns and brain MRI biomarkers in dementia-free adults. Nutrients 14(11), 2022, 2345.
Google Scholar
Elhazmi A. et al.: Machine learning decision tree algorithm role for predicting mortality in critically ill adult COVID-19 patients admitted to the ICU. Journal of infection and public health 15(7), 2022, 826–834.
Google Scholar
Elyan E. et al.: Computer vision and machine learning for medical image analysis: recent advances, challenges, and way forward. Artificial Intelligence Surgery 2, 2022.
Google Scholar
Emam M. M., Houssein E. H., Ghoniem R. M.: A modified reptile search algorithm for global optimization and image segmentation: Case study brain MRI images. Computers in Biology and Medicine 152, 2023, 106404.
Google Scholar
Fang L., Wang X.: Brain tumor segmentation based on the dual-path network of multi-modal MRI images. Pattern Recognition 124, 2022, 108434.
Google Scholar
García-Gutierrez F. et al.: GA-MADRID: Design and validation of a machine learning tool for the diagnosis of Alzheimer’s disease and frontotemporal dementia using genetic algorithms. Medical & Biological Engineering & Computing 60(9), 2022, 2737–2756.
Google Scholar
Gorji H. T., Haddadnia J.: A novel method for early diagnosis of Alzheimer’s disease based on pseudo Zernike moment from structural MRI. Neuroscience 305, 2015, 361–371.
Google Scholar
Haug C. J., Drazen J. M.: Artificial intelligence and machine learning in clinical medicine. New England Journal of Medicine 388(13), 2023, 1201–1208.
Google Scholar
Javeed A. et al.: Machine Learning for Dementia Prediction: A Systematic Review and Future Research Directions. Journal of Medical Systems 47(1), 2023, 17.
Google Scholar
Leocadi M. et al.: Awareness impairment in Alzheimer’s disease and fronto-temporal dementia: a systematic MRI review. Journal of Neurology 270(4), 2023, 1880–1907.
Google Scholar
Liang X. et al.: Evaluating voice-assistant commands for dementia detection. Computer Speech & Language 72, 2022, 101297.
Google Scholar
Li R. et al.: Applications of artificial intelligence to aid early detection of dementia: a scoping review on current capabilities and future directions. Journal of biomedical informatics 127, 2022, 104030.
Google Scholar
Liu H. et al.: NeuroCrossover: An intelligent genetic locus selection scheme for genetic algorithm using reinforcement learning. Applied Soft Computing 146, 2023, 110680.
Google Scholar
Miled Z. B. et al.: Feature engineering from medical notes: A case study of dementia detection. Heliyon 9(3), 2023.
Google Scholar
Mirheidari B. et al.: Dementia detection using automatic analysis of conversations. Computer Speech & Language 53, 2019, 65–79.
Google Scholar
Mirzaei G., Adeli H.: Machine learning techniques for diagnosis of Alzheimer disease, mild cognitive disorder, and other types of dementia. Biomedical Signal Processing and Control 72, 2022, 103293.
Google Scholar
Marcus D. S. et al.: Open access series of imaging studies: longitudinal MRI data in nondemented and demented older adults. Journal of Cognitive Neuroscience 22(12), 2010, 2677–2684.
Google Scholar
Nori V. S. et al.: Machine learning models to predict onset of dementia: a label learning approach. Alzheimer's & Dementia: Translational Research & Clinical Interventions 5, 2019, 918–925.
Google Scholar
Nowroozpoor A. et al.: Detecting cognitive impairment and dementia in the emergency department: a scoping review. Journal of the American Medical Directors Association 23(8), 2022, 1314–1315.
Google Scholar
Perovnik M. et al.: Automated differential diagnosis of dementia syndromes using FDG PET and machine learning. Frontiers in Aging Neuroscience 14, 2022, 1005731.
Google Scholar
Ramos D. et al.: Using decision tree to select forecasting algorithms in distinct electricity consumption context of an office building. Energy Reports 8, 2022, 417–422.
Google Scholar
Shehab M. et al.: Machine learning in medical applications: A review of state-of-the-art methods. Computers in Biology and Medicine 145, 2022, 105458.
Google Scholar
So A. et al.: Early diagnosis of dementia from clinical data by machine learning techniques. Applied Sciences 7(7), 2017, 651.
Google Scholar
Squires M. et al.: A novel genetic algorithm based system for the scheduling of medical treatments. Expert Systems with Applications 195, 2022, 116464.
Google Scholar
Varoquaux G. Cheplygina V.: Machine learning for medical imaging: methodological failures and recommendations for the future. NPJ Digital Medicine 5(1), 2022, 48.
Google Scholar
World Health Organization: WHO and World Health Organization: WHO. Dementia [www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dementia/?gclid=CjwKCAiA-P-rBhBEEiwAQEXhHzn09E8kOoRAOoS8xNltu1svCep3MzGBPB363AJ20n3XF3v9M9C9axoCS7QQAvD_BwE] (avaible 15.03.2023).
Google Scholar
Zhao X. et al.: A voice recognition-based digital cognitive screener for dementia detection in the community: Development and validation study. Frontiers in Psychiatry 13, 2022, 899729.
Google Scholar
Autorzy
Govada AnuradhaVelagapudi Ramakrishna Siddhartha Engineering College, Department of Computer Science and Engineering Indie
https://orcid.org/0000-0002-0999-0376
Autorzy
Harini Davudavuharini@gmail.com
Velagapudi Ramakrishna Siddhartha Engineering College, Department of Computer Science and Engineering Indie
https://orcid.org/0009-0008-6187-1797
Autorzy
Muthyalanaidu KarriVelagapudi Ramakrishna Siddhartha Engineering College, Department of Computer Science and Engineering Indie
https://orcid.org/0009-0006-5850-3761
Statystyki
Abstract views: 191PDF downloads: 134
Inne teksty tego samego autora
- Govada Anuradha, Venkata Sai Sankara Vineeth Chivukula, Naga Ganesh Kothangundla, IDENTYFIKACJA GLEB ZASOLONYCH W STREFIE PRZYBRZEŻNEJ DYSTRYKTU KRISHNA, ANDHRA PRADESH, Z WYKORZYSTANIEM DANYCH TELEDETEKCYJNYCH I TECHNIK UCZENIA MASZYNOWEGO , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 14 Nr 2 (2024)