شماره ركورد كنفرانس :
4658
عنوان مقاله :
استفاده از الگوريتم بيز ساده و قوانين انجمني جهت كشف روابط پنهان بين پارامترهاي خطرزاي بيماري سل
عنوان به زبان ديگر :
Using Naive Bayes Algorithms and Association Rules to Discover Hidden Relationships Between the Risk Parameters of Tuberculosis
پديدآورندگان :
اشقلي فراهاني مونا mona.farahani1991@yahoo.com غياث الدين جمشيد كاشاني; , ربيعي محمد Mohammad.Rabiei@uniud.it غياث الدين جمشيد كاشاني;
كليدواژه :
بيماري سل , داده كاوي , آناليز , كشف الگوهاي پنهان , پارامترهاي خطرزا
عنوان كنفرانس :
دومين كنفرانس بين المللي پژوهش هاي دانش بنيان در كامپيوتر و فن آوري اطلاعات
چكيده فارسي :
چكيده بيماري سل از جمله بيماري هاي مسري است كه از طريق ساده ترين و سريع ترين راه كه تنفس است منتقل مي شود. از اين رو شناسايي به هنگام اين بيماري مسري با استفاده از تكنيك هاي هوش مصنوعي امري ضروري مي باشد تا با اين اقدام علاوه بر جلوگيري از ابتلاي اكثريت افراد به بيماري، پروسه ي درماني فرد مبتلا را كوتاه تر و كم هزينه تر نمود. همچنين مي توان از تضعيف سيستم دفاعي و مستعد شدن بدن به ابتلاي بيماري هاي ديگر جلوگيري كرد. در مورد بيماران مبتلا به مايكوباكتريوم سل گاها وجود بيماري هاي همراه قابل مشاهده مي باشد. لذا هدف ما در اين مقاله استفاده از تكنيك هاي داده كاوي جهت كشف ارتباط بين بيماري سل با ساير بيماري هاي وابسته و زمينه اي مي باشد. با آناليز ارتباط بين اين پارامترهاي خطرزا مي توان عوامل تاثيرگذار بر بروز بيماري را شناسايي نمود و پيشگيري هاي لازم براي جلوگيري از ابتلاي همزمان بيمار به بيماري هاي ديگر را انجام داد. اين امر همچنين به حفظ ايمني بدن براي مقابله با يك بيماري و در نتيجه بالا بردن شانس زنده ماندن فرد كمك خواهد كرد. هدف اصلي در اين مقاله كشف الگوهاي پنهان بين پارامترهاي خطرزاي بيماري سل مي باشد.
چكيده لاتين :
Abstract Tuberculosis is a contagious disease transmitted through the easiest and fastest way Which is breathing. Therefore, Timely identification of this infectious disease using artificial intelligence techniques is essential In addition to preventing the majority of people from getting into the disease, The patients treatment process is shorter and less costly. You can also prevent the weakening of the immune system and predispose the body to other diseases.In association with patients with Mycobacterium tuberculosis, Sometimes The presence of associated illnesses are observable. Therefore, our goal in this article is to use data mining techniques to discover the relationship between tuberculosis With other parameters and Dependent and Background diseases. By analyzing the relationship between these risk parameters,can Identified Effective factors on Incidence of diseas and Necessary Prevention to prevent Simultaneous infections with other illnesses.will also help maintain the body s immunity to confronting with a disease and thus increase the odds of survival.The main purpose of this paper is to discover hidden patterns between the risk factors of tuberculosis. The main goal in this paper is to discover hidden patterns among the risk factors for TB.