Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Optimization Under Fuzzy Constraints: From a Heuristic Algorithm to an Algorithm that Always Converges Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

On the Use of Neuroevolutive Methods as Support Tools for Diagnosing Appendicitis and Tuberculosis

verfasst von : Alvaro David Orjuela-Cañón, Hugo Fernando Posada-Quintero, Cesar Hernando Valencia, Leonardo Mendoza

Erschienen in: Applied Computer Sciences in Engineering

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Artificial neural networks are being used in diagnosis support systems to detect different kind of diseases. As the design of multilayer perceptron is an open question, the present work shows a comparison between a traditional empirical way and neuroevolution method to find the best architecture to solve the disease detection problem. Tuberculosis and appendicitis databases were employed to test both proposals. Results show that neuroevolution offers a good alternative for the tuberculosis problem but there is lacks of performance in the appendicitis one.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Automatic Visual Classification of Parking Lot Spaces: A Comparison Between BoF and CNN Approaches
Nächstes Kapitel An Algebraic Model to Formalize Sentences and Their Context: Use Case Scenario of the Spanish Language
Literatur
1.
Kalantari, A., Kamsin, A., Shamshirband, S., Gani, A., Alinejad-Rokny, H., Chronopoulos, A.T.: Computational intelligence approaches for classification of medical data: state-of-the-art, future challenges and research directions. Neurocomputing 276, 2–22 (2017)CrossRef
2.
Amato, F., López, A., Peña-Méndez, E.M., Vavnhara, P., Hampl, A., Havel, J.: Artificial neural networks in medical diagnosis (2013)
3.
Amato, F., González-Hernández, J.L., Havel, J.: Artificial neural networks combined with experimental design: a soft approach for chemical kinetics. Talanta 93, 72–78 (2012)CrossRef
4.
Seera, M., Lim, C.P.: A hybrid intelligent system for medical data classification. Expert Syst. Appl. 41, 2239–2249 (2014)CrossRef
5.
Prabhudesai, S.G., Gould, S., Rekhraj, S., Tekkis, P.P., Glazer, G., Ziprin, P.: Artificial neural networks: useful aid in diagnosing acute appendicitis. World J. Surg. 32, 305–309 (2008)CrossRef
6.
Huang, R., Lee, S., Lai, C., Hsiao, Y., Ting, H.: Acute effects of obstructive sleep apnea on autonomic nervous system, arterial stiffness and heart rate in newly diagnosed untreated patients. Sleep Med. 14, e27 (2013)CrossRef
7.
Ting, H.-W., Wu, J.-T., Chan, C.-L., Lin, S.-L., Chen, M.-H.: Decision model for acute appendicitis treatment with decision tree technology - a modification of the alvarado scoring system. J. Chin. Med. Assoc. 73, 401–406 (2010)CrossRef
8.
Park, S.Y., Kim, S.M.: Acute appendicitis diagnosis using artificial neural networks. Technol. Health Care 23, S559–S565 (2015)CrossRef
9.
Yoldaş, Ö., Tez, M., Karaca, T.: Artificial neural networks in the diagnosis of acute appendicitis. Am. J. Emerg. Med. 30, 1245–1247 (2012)CrossRef
10.
Santos, A.M., Pereira, B.B., Seixas, J.M., Mello, F.C.Q., Kritski, A.L.: Neural networks: an application for predicting smear negative pulmonary tuberculosis. In: Auget, J.L., Balakrishnan, N., Mesbah, M., Molenberghs, G. (eds.) Advances in Statistical Methods for the Health Sciences, pp. 275–287. Springer, Boston (2007)CrossRef
11.
El-Solh, A.A., Hsiao, C.-B., Goodnough, S., Serghani, J., Grant, B.J.B.: Predicting active pulmonary tuberculosis using an artificial neural network. Chest J. 116, 968–973 (1999)CrossRef
12.
Elveren, E., Yumuvak, N.: Tuberculosis disease diagnosis using artificial neural network trained with genetic algorithm. J. Med. Syst. 35, 329–332 (2011)CrossRef
13.
Er, O., Temurtas, F., Tanrikulu, A.Ç.: Tuberculosis disease diagnosis using artificial neural networks. J. Med. Syst. 34, 299–302 (2010)CrossRef
14.
Stanley, K.O., Miikkulainen, R.: Evolving neural networks through augmenting topologies. Evol. Comput. 10, 99–127 (2002)CrossRef
15.
Floreano, D., Dürr, P., Mattiussi, C.: Neuroevolution: from architectures to learning. Evol. Intell. 1, 47–62 (2008)CrossRef
16.
Miikkulainen, R.: Neuroevolution. In: Encyclopedia of Machine Learning. Springer, New York (2010)
17.
Marchand, A., Van Lente, F., Galen, R.S.: The assessment of laboratory tests in the diagnosis of acute appendicitis. Am. J. Clin. Pathol. 80, 369–374 (1983)CrossRef
18.
Weiss, S.M., Kapouleas, I.: An empirical comparison of pattern recognition, neural nets and machine learning classification methods. Read. Mach. Learn. 177–183 (1990)
19.
Kohavi, R.: A Study of Cross-Validation and Bootstrap for Accuracy Estimation and Model Selection. Presented at the (1995)
20.
Haykin, S.: Neural Networks and Learning Machines. Prentice Hall, Upper Saddle River (2009)
21.
Riedmiller, M., Braun, H.: A direct adaptive method for faster backpropagation learning: the RPROP algorithm. In: 1993 IEEE International Conference on Neural Networks, pp. 586–591 (1993)
22.
Beale, M.H., Hagan, M.T., Demuth, H.B.: Neural network toolbox getting started guide R2011b (2011)
Metadaten
Titel
On the Use of Neuroevolutive Methods as Support Tools for Diagnosing Appendicitis and Tuberculosis
verfasst von
Alvaro David Orjuela-Cañón
Hugo Fernando Posada-Quintero
Cesar Hernando Valencia
Leonardo Mendoza
Copyright-Jahr
2018
Buch
Applied Computer Sciences in Engineering

Print ISBN: 978-3-030-00349-4

Electronic ISBN: 978-3-030-00350-0

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00350-0_15