Sistema de diagnóstico de la enfermedad hepatitis utilizando redes neuronales
Páginas: 11 (2718 palabras)
Publicado: 12 de septiembre de 2012
"SISTEMA DE DIAGNÓSTICO DE LA ENFERMEDAD HEPATITIS UTILIZANDO REDES NEURONALES"
1Universidad César Vallejo
RESUMEN
En éste paper se presenta un sistema inteligente para el diagnostico de enfermedades como lo es la hepatitis basados en redes neuronales, para lo cual se aplicaron algúnos software como MATLAB Y WEKA. Los datos con los que trabajamos fueron extraídos de la páginasiguiente http://repository.seasr.org/Datasets/UCI/arff/hepatitis.arff y se logro una clasificación correcta de datos del 99.3548 %.
Para llegar a este resultado se tuvieron que realizar pruebas, recordando que en redes neuronales la información se encuentra en los pesos.
Finalmente se implementa el aplicativo en Visual Basic.net utilizando las redes neuronales.
Palabras clave
Weka, Matlab,Redes Neuronales.
Abstract
In this paper presents an intelligent system for the clinical diagnosis of diseases like hepatitis based on Neuronal The data with which it worked were extracted from the page http://repository.seasr.org/Datasets/UCI/arff/ and profit a correct classification of data of 99.3548%.
In order to arrive at this result we had to do tests, remembering that in neuronalnetworks the information is in the weights.
Finally, the application is implemented in Visual Basic.net using Neuronal networks.
Keywords
Weka, Matlab, Neuronal networks.
INTRODUCCION
Muchas personas, empresas o instituciones disponen de gran cantidad de información de forma impresa y desean procesar esta información utilizando un computador, lo pueden realizar de dos maneras; laprimera es que toda de información deben digitarla a través de tecleado, lo cual es un trabajo largo, y si la información es abundante quizá el periodo de tiempo para digitar sea demasiado largo, la segunda opción es hacer automáticamente este proceso a través de sistemas inteligentes para diagnosticar enfermedades, lo cual sin duda alguna facilita las cosas y reduce el tiempo utilizado.
En losúltimos años, los principios matemáticos han sido usados para entender el ciclo de vida de muchas infecciones virales, que tienen un impacto significativo en la calidad de la vida, longevidad y costo para el cuidado de la salud. Los resultados obtenidos por simulaciones en computadora, demuestran que la capacidad de aproximación del modelado matemático, y paquetería computacional creada para lasolución de problemas urgentes para la optimización de terapias antivirales, es muy poderosa y cercana a la realidad.
Existen estadísticas que nos muestran el incremento del virus de la hepatitis por los últimos 15 años. Hay muchos tratamientos dedicados a mantener la salud del paciente lo mejor posible, pero, a pesar de los importantes avances científicos y médicos no existe, hasta ahora,ninguna cura eficiente o vacuna capaz de controlar o mantener al virus contenido.
El resto de éste paper está organizado de la siguiente manera. En la sección 2 se muestra como realizar la sección de Trabajos Previos. La sección 3 nos brinda información de otros puntos de importancia en relación con el trabajo. La forma de colocar los Experimentos y Resultados se encuentra en la sección 4. LaDiscusión de los Experimentos se muestra en la sección 5 y finalmente, la manera de redactar las conclusiones está en la sección 6.
2.- TRABAJOS PREVIOS
Un trabajo relacionado al tema es “Proceso de control del virus de la Hepatitis C vía redes neuronales diferenciales y Hamilton-Jacobi” desarrollado R. F. Miranda, J. I. Chairez, A. I. Cabrera en Unidad Profesional Interdisciplinaria deBiotecnología, IPN. En este trabajo nos menciona la descripción del proceso de control (utilizando la técnica de Seguimiento de Trayectoria por Hamilton-Jacobi (STHJ)) de los estados de un modelo matemático que describe la dinámica del virus de la Hepatitis C (VHC).
Otro trabajo que más se aproxima al presente artículo, es la tesis titulada “Sistema Experto para determinar tipo de diabetes”...
1Universidad César Vallejo
RESUMEN
En éste paper se presenta un sistema inteligente para el diagnostico de enfermedades como lo es la hepatitis basados en redes neuronales, para lo cual se aplicaron algúnos software como MATLAB Y WEKA. Los datos con los que trabajamos fueron extraídos de la páginasiguiente http://repository.seasr.org/Datasets/UCI/arff/hepatitis.arff y se logro una clasificación correcta de datos del 99.3548 %.
Para llegar a este resultado se tuvieron que realizar pruebas, recordando que en redes neuronales la información se encuentra en los pesos.
Finalmente se implementa el aplicativo en Visual Basic.net utilizando las redes neuronales.
Palabras clave
Weka, Matlab,Redes Neuronales.
Abstract
In this paper presents an intelligent system for the clinical diagnosis of diseases like hepatitis based on Neuronal The data with which it worked were extracted from the page http://repository.seasr.org/Datasets/UCI/arff/ and profit a correct classification of data of 99.3548%.
In order to arrive at this result we had to do tests, remembering that in neuronalnetworks the information is in the weights.
Finally, the application is implemented in Visual Basic.net using Neuronal networks.
Keywords
Weka, Matlab, Neuronal networks.
INTRODUCCION
Muchas personas, empresas o instituciones disponen de gran cantidad de información de forma impresa y desean procesar esta información utilizando un computador, lo pueden realizar de dos maneras; laprimera es que toda de información deben digitarla a través de tecleado, lo cual es un trabajo largo, y si la información es abundante quizá el periodo de tiempo para digitar sea demasiado largo, la segunda opción es hacer automáticamente este proceso a través de sistemas inteligentes para diagnosticar enfermedades, lo cual sin duda alguna facilita las cosas y reduce el tiempo utilizado.
En losúltimos años, los principios matemáticos han sido usados para entender el ciclo de vida de muchas infecciones virales, que tienen un impacto significativo en la calidad de la vida, longevidad y costo para el cuidado de la salud. Los resultados obtenidos por simulaciones en computadora, demuestran que la capacidad de aproximación del modelado matemático, y paquetería computacional creada para lasolución de problemas urgentes para la optimización de terapias antivirales, es muy poderosa y cercana a la realidad.
Existen estadísticas que nos muestran el incremento del virus de la hepatitis por los últimos 15 años. Hay muchos tratamientos dedicados a mantener la salud del paciente lo mejor posible, pero, a pesar de los importantes avances científicos y médicos no existe, hasta ahora,ninguna cura eficiente o vacuna capaz de controlar o mantener al virus contenido.
El resto de éste paper está organizado de la siguiente manera. En la sección 2 se muestra como realizar la sección de Trabajos Previos. La sección 3 nos brinda información de otros puntos de importancia en relación con el trabajo. La forma de colocar los Experimentos y Resultados se encuentra en la sección 4. LaDiscusión de los Experimentos se muestra en la sección 5 y finalmente, la manera de redactar las conclusiones está en la sección 6.
2.- TRABAJOS PREVIOS
Un trabajo relacionado al tema es “Proceso de control del virus de la Hepatitis C vía redes neuronales diferenciales y Hamilton-Jacobi” desarrollado R. F. Miranda, J. I. Chairez, A. I. Cabrera en Unidad Profesional Interdisciplinaria deBiotecnología, IPN. En este trabajo nos menciona la descripción del proceso de control (utilizando la técnica de Seguimiento de Trayectoria por Hamilton-Jacobi (STHJ)) de los estados de un modelo matemático que describe la dinámica del virus de la Hepatitis C (VHC).
Otro trabajo que más se aproxima al presente artículo, es la tesis titulada “Sistema Experto para determinar tipo de diabetes”...
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