منصة الرسائل والاطاريح: استخدام الشبكات العصبية التلافيفية لتصنيف مراحل مرض الزهايمر

الخلاصة

مرض الزهايمر هو مرض عصبي يصيب كبار السن في المقام الأول ويؤدي بسهولة إلى تدهور الذاكرة والسلوك البشري. وبحسب التقارير ، هناك 26.6 مليون حالة إصابة بمرض الزهايمر على مستوى العالم ، بما في ذلك 14.99 مليون حالة في المراحل الأولى وكان ذلك في عام 2006. ومن المتوقع أن يلحق الضرر بواحد من كل 85 شخصًا في جميع أنحاء العالم. وفي يومنا هذا وتحديداً في العام 2022، هناك 47.5 مليون مريض بمرض الزهايمر، 58٪ منهم يقيمون في الدول منخفضة ومتوسطة الدخل. على مدى العقود القليلة الماضية ، تم استخدام مناهج التعلم الآلي لتصنيف مرض الزهايمر ، مع النتائج التي تستند إلى الميزات التي تم إنشاؤها يدويًا والمصنفات ذات التصميم متعدد الخطوات. فأنه تم استخدام شبكات الالتفاف العصبية مؤخرًا لتصنيف مرض الزهايمر بسبب تقدم التعلم العميق. يتضمن النظام المقترح خمس مراحل: المعالجة المسبقة ، وتقسيم البيانات ، وتقليل الميزات ، والتصنيف ، ومراحل التقييم. تم إنجاز مرحلة المعالجة المسبقة باستخدام طريقة التطبيع. تم استخدام التحقق من صحة Hold-out لتقسيم مجموعة بيانات مرض الزهايمر إلى مجموعة التدريب (70٪) والتي تساوي (398 حالة) ومجموعة الاختبار (30٪) التي تساوي (171 حالة). تم تقليل الميزة باستخدام طريقتين لتقليل الميزات: تحليل المكون الرئيسي وتحليل القيمة الفردية بينما يتم استخراج الميزة من خلال استخدام نموذج استخراج الميزة القائم على الشبكة العصبية التلافيفية المقترح. بعد ذلك ، سيتم إدخال البيانات التي أجريت عليها جميع العمليات السابقة في مرحلة التصنيف ، وفي هذه المرحلة ، تم اقتراح ثلاثة نماذج من الشبكة العصبية التلافيفية أحادية البعد من أجل زيادة دقة النظام المقترح وتقليل وقت التنفيذ والخطأ معدل. المرحلة النهائية هي التقييم حيث تم استخدام بعض مقاييس التقييم لتقييم نماذج النظام المقترحة. أظهرت النتائج التجريبية معدلات دقة تساوي 95.60٪ في الطريقة الأولى المقترحة ، و 98.9٪ في الطريقة الثانية المقترحة ، و 99.1٪ في الطريقة الثالثة المقترحة لتصنيف بيانات مرضى الزهايمر وبلغت نسبة الخطأ في طرق التصنيف الأول والثاني والثالث 4.035٪ ، (1.164٪ ، 1.12٪ ، 1.19٪ ، 1.1٪) ، و (0.4٪ ، 0.4٪) على التوالي. لا يتجاوز وقت تنفيذ جميع الطرق المقترحة بضع ثوانٍ. أقل وقت تم الحصول عليه في الطريقة الثالثة يساوي 0.212 ثانية مع تحليل المكون الرئيسي و 0.219 ثانية مع تحليل القيمة الفردية، حيث أدى استخدام تقنيات تقليل الميزات المذكورة ونموذج تقليل الميزات القائم على الشبكة العصبية التلافيفية المقترح إلى تقليل وقت التصنيف. تم إنشاء النظام المقترح باستخدام لغة برمجة Python 3.6 ، على جهاز كمبيوتر بالخصائص التالية (Intel Core i7 ، وحدة المعالجة المركزية 2.20 جيجاهرتز ، ذاكرة الوصول العشوائي 16 جيجابايت ، نظام التشغيل: 64 بت).