نموذج هجين لتحسين البيانات الطبية باستخدام خوارزمية PSO

الملخص

تعتبر مشاكل الأبعاد العالية للبيانات الطبية أهم شيء في أي تحليل لمجموعة البيانات ، خاصة تلك التي تختص بالبيانات الطبية عالية الأبعاد ، حيث لا يمكنك تحديد الميزة التي تقع ضمن آلاف الميزات الموجودة في كل كروموسوم و يوجد في كل منها آلاف الجينات.

الغرض الرئيسي من البحث يمكن تلخصيه بالنقاط الاتية :-

• التشخيص الصحيح المبكر لمرض الكانسر بنسبة عالية جدا تصل الى 99% .


• التقليل من التكاليف الباهضة التي يتحملها المريض اثناء الفحوصات العادية .


• مساعدة الطبيب باستخدام تكنولوجيا متقدمة جدا لا تقبل الملل او التعب وبالتالي يمكن اعتماد النتائج .


• السبب الرئيسي لاختيار مرض الكانسر كونه من الامراض التي لم يتم التوصل لعلاجه بشكل نهائي حتى اليوم .


• من جهة اخرى فأن الدراسة التي لم تتأثر بالمجتمع تعتبر ركيكة نوعا ما وان مثل هذه الدراسات تعتبر تقدم كبير في مجال الطب .

 بداية ً تم التعامل مع مجموعة البيانات التي تخص الكانسر المرفوعة  من قبل باحثين سابقين من خلال اللغة البرمجية الشهيرة الماتلاب 2021 بخطوات متسلسلة كالاتي

Preprocessing ….. initialization ….. setting parameter of PSO algorithm …. Population size … make the population .