Chronic Kidney Disease Diagnose using Radial Basis Function Network (RBFN)
DOI:
https://doi.org/10.25007/ajnu.v11n3a1427الملخص
Fast and accurate diagnosis of the diseases consider one of the major challenges in giving proper treatment. Different techniques have their own limitations in terms of accuracy and time. Neural network technique used as a powerful discriminating classifier for tasks in medical diagnosis for early detection of diseases. It had already been applied in diagnose many diseases, like chronic kidney disease (CKD) which is one of the leading causes of death contributed by other illnesses such as diabetes, hypertension, lupus, anemia or weak bones that lead to bone fractures. In this paper, a deep learning method to perform a both feature extraction and the classification for CKD detection using Radial Basis Function Network as activation function . This network has great ability of accurate and speed diagnosing, so it is useful to use it in medicine to give the doctors or medical team the right diagnoses. Better performance in terms of accuracy, specificity and sensitivity will be selected as classification model. To test the performance of RBF model, a CDK dataset is employed which contains the clinical manifestations of six diseases as a sample. After applying training method, the network will match these manifestations with the manifestations obtained from sample patients to decide right disease which was entered to the program, the result, shows good performance, low error ratio, high accuracy.
التنزيلات
المراجع
Crescenzio Gallo, January 2015, “Encyclopedia of Information Science and Technology”, 3rd Ed.
Carlos Gershenson, 2003, “Artificial Neural Networks for Beginners”, Distrito Federal, Mexico.
Alex Alexandridis, 2014, “A medical diagnostic tool based on radial basis function classifiers and evolutionary simulated annealing”, Journal of Biomedical Informatics.
Nada Elya Tawfiq, 2021, “Diagnosis of Chronic kidney Disease using Augmented Reality Technique with Unity 3D and Vuforia”, International Journal of Information Technology.
Heidi Godman, August 28, 2020, “Renal Cell Carcinoma Prognosis: Life Expectancy and Survival Rates”.
Carolina Tapia; Khalid Bashir, August 10, 2021, “Nephrotic Syndrome”.
Kidney Failure: Causes, Types, and Symptoms (healthline.com)
Polycystic kidney disease for students (slideshare.net).
Amir Sharif Ahmadian, “Numerical Models for Submerged Breakwaters”, Copyright © 2016 Elsevier Ltd.
Luthfi Ramadhan, Nov 10, 2021, “Radial Basis Function Neural Network Simplified: Published in Towards Data Science.
Ramraj Chandradevan, 2017, “Radial Basis Functions Neural Networks”, Published in Towards Data Science. Sri Lanka.
Siddharth Sharma, 2020, “ACTIVATION FUNCTIONS IN NEURAL NETWORKS” IJEAST. (http://www.ijeast.com)
Amr Hassan, May, 2016 “Can anyone explain how are the weights determined in Radial Basis Functions Network?
J. Ghosh,A. Nag, 2001, “An Overview of Radial Basis Function Networks”, STUDFUZZ, volume 67,.
Xuetao Li, Yi Sun, may 2020, “Application of RBF neural network optimal segmentation algorithm in credit rating”.
Chris McChormick, 2013, “Radial Basis Function Network (RBFN) Tutorial”, BERT eBook
Tilahun Alelign, Beyene, 2018, “Petros Kidney Stone Disease: An Update on Current Concepts” Advances in Urology.
Leonard, J. A. and M. A. Kramer, 1991, “Radial Basis Function Networks for Classifying Process Faults,” IEEE Control Systems Magazine, vol. 11, no.3, pp.31-8.
Amir Sharif Ahmadian, 2016, Pages 109-126 , “ Numerical Models for Submerged Breakwaters”.
Tuba Kurban, Erkan Besdok, “A Comparison of RBF Neural Network Training Algorithms for Inertial Sensor Based Terrain Classification”, National library of Medicine, 2009 .
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2022 المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
بيان الحقوق الفكرية
حقوق التأليف
يوافق المؤلفون الذين ينشرون في هذه المجلة على المصطلحات التالية:
١. يحتفظ المؤلفون بحقوق الطبع والنشر ومنح حق المجلة في النشر الأول مع العمل المرخص له في نفس الوقت بموجب ترخيص المشاع الإبداعي [سيسي بي-نك-ند 4.0] الذي يسمح للآخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بحقوق التأليف والنشر الأولي في هذه المجلة.
٢. يمكن للمؤلفين الدخول في ترتيبات تعاقدية إضافية منفصلة للتوزيع غير الحصري للنسخة المنشورة من المجلة من العمل (على سبيل المثال، نشرها في مستودع مؤسسي أو نشرها في كتاب) مع الإقرار بنسخة أولية نشر في هذه المجلة.
٣. يسمح للمؤلفين وتشجيعهم على نشر عملهم عبر الإنترنت (على سبيل المثال، في المستودعات المؤسسية أو على موقعهم على الويب) قبل وأثناء عملية التقديم، حيث يمكن أن يؤدي إلى التبادلات الإنتاجية، فضلا عن الاستشهاد المبكر والأكبر للعمل المنشورة ( انظر تأثير النفاذ المفتوح).
نقل حقوق الطبع والنشر
بيان الخصوصية
المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز ملتزمة بحماية خصوصية مستخدمي موقع المجلة هذا. سيتم استخدام الأسماء والتفاصيل الشخصية وعناوين البريد الإلكتروني التي تم إدخالها في هذا الموقع الإلكتروني فقط للأغراض المعلنة لهذه المجلة ولن يتم إتاحتها لأطراف ثالثة بدون إذن المستخدم أو الإجراءات القانونية الواجبة. موافقة المستخدمين مطلوبة لتلقي الاتصالات من المجلة الأكاديمية لجامعة نوروز للأغراض المعلنة للمجلة. ويمكن توجيه الاستفسارات المتعلقة بالخصوص إلى [email protected]