دوره 1، شماره 2 - ( زمستان 1393 )                   جلد 1 شماره 2 صفحات 103-95 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Mahmoodi S A, Mirzaei K, Mahmoodi S M. Using Association Rules for the Detection of Risk Factors in Gastric Cancer . jhbmi 2015; 1 (2) :95-103
URL: http://jhbmi.ir/article-1-75-fa.html
محمودی سید عباس، میرزایی کمال، محمودی سید مصطفی. استفاده از قوانین انجمنی جهت کشف عوامل خطر در بروز سرطان معده . مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی. 1393; 1 (2) :95-103

URL: http://jhbmi.ir/article-1-75-fa.html


دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی نرم‌افزار، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، پردیس علوم تحقیقات یزد، یزد، ایران.
چکیده:   (14846 مشاهده)

مقدمه: سرطان معده دومین علت مرگ ناشی از سرطان بعد از سرطان ریه در جهان است. بروز آن در مناطق مختلف دنیا متفاوت است. با توجه به میزان شیوع این بیماری و میزان مرگ و میر بالای سرطان معده در کشور، لازم است علل و عوامل تأثیر گذار در بروز این بیماری با دقت بیشتر و روش‌های علمی‌تر، مورد بررسی قرار گیرد. هدف این مقاله، بررسی این عوامل با کمک تکنیک داده‌کاوی است.
 روش: داده‌های مورد نیاز برای این مطالعه، از بیماران مراجعه‌کننده به بیمارستان امام رضا(ع) شهر تبریز جمع‌آوری شده است و پس از اعمال پیش پردازش بر روی این داده‌ها، در نهایت 490 رکورد شامل 220 نمونه مبتلا به سرطان و 270 نمونه سالم در یک فایل Excel جمع‌آوری شد. با استفاده از پیاده‌سازی الگوریتم Aprioriدر نرم‌افزار Matlab و مجموعه داده‌‌های نهایی، بهترین قوانین حاکم بر روی این مجموعه داده، استخراج شده است.
نتایج: در این مطالعه برای نخستین بار از مجموعه داده‌های سرطان معده و ویژگی‌های تأثیرگذار در بروز این بیماری استفاده‌ شده ‌است. نتایج نشان ‌داد، افراد مبتلا به بیماری قلبی عروقی، کمتر در معرض خطر ابتلا به سرطان معده هستند، در ضمن رفلاکس معده با مصرف نکردن نمک، مصرف زیاد نمک و مصرف نکردن شیر ارتباط دارد. همچنین رفلاکس معده بیشترین تأثیر را در ایجاد این بیماری دارد. با استفاده از الگوریتم Apriori قوانینی به دست آمد که می‌تواند به عنوان الگویی برای پیش‌بینی وضعیت بیماران و احتمال بروز این بیماری، استفاده شود.
نتیجه‌گیری: امروزه به دلیل وجود حجم انبوهی از داده‌های پزشکی، می‌توان با استفاده از رویکرد داده‌کاوی به استخراج دانش از مجموعه داده‌های پزشکی پرداخت. در این مطالعه با استفاده از الگوریتم Apriori، قوانینی استخراج شده است که می‌تواند کمک فراوانی به پزشکان در بررسی عوامل ایجاد این بیماری بکند.

متن کامل [PDF 614 kb]   (8750 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي اصیل | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1393/11/18 | پذیرش: 1393/12/11

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Journal of Health and Biomedical Informatics

Designed & Developed by : Yektaweb