التشخيص المبكر لمرض الكلى باستخدام الشبكات العصبية متعددة الطبقات وخوارزمية Antlion (نتائج فحوصات وظائف الكلى)

Abstract

الملخص يعتبر عدم المتابعة الدورية وعمل التحاليل والفحوصات اللازمة لمعرفة الحالة الصحية للكلى واحدا من الأسباب التي تؤدي إلى الإكتشاف المفاجئ لأمراض الكلى، لذلك يهدف البحث إلي مساعدة الأطباء لمعرفة الحالة الصحية للكلى والتنبؤ المبكر بالمرض. تم إستخدام شبكة (Multi Layer Perceptron Network) المحسنة بخورارزمية (AntLion) لتدريب بيانات فحوصات الكلى لعدد 660 مريض متضمن11 خاصية من أجل تصنيفها لأحدى حالتين طبيعي أو غير طبيعي. تم إختيار 70% من البيانات لتدريب الشبكة ونسبة 30% لعملية إختبار الشبكة ، وأثناء عمل الشبكة تم إستخدام خوارزمية (AntLion) لتحسين أوزان الشبكة وللحصول علي دقة في التصنيف.

Abstract

The lack of periodic follow-up and the necessary tests and examinations to know the health status of the kidneys is one of the reasons that lead to the sudden discovery of kidney diseases, therefore this research aims to help doctors to know the health of the kidneys to early predict disease cases and prevent exposure to them. An improved Multi Layer Perceptron network is used with Antlion algorithm for training kindney function tests data of 660 patients including 11 attributes in purpose to classify into normal or abnormal. Data is split, 70% for training the network and 30% for testing. Antlion algorithm is used during network processing to optimize the weight of network and to get a high accurancy in classification.