فهرست مطالب
مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی
سال نهم شماره 1 (پیاپی 31، بهار 1401)
- تاریخ انتشار: 1401/05/19
- تعداد عناوین: 5
-
-
صفحات 1-11مقدمه
انجام اقدامات توانبخشی یکی از اولویت هایی است که بایستی بر روی بیماران دچار صدمات ناشی از سکته مغزی و یا تصادفات منجر به ناتوانی انجام گردد. هدف از این پژوهش ارزیابی تجهیزات ساخته شده و محیط طراحی شده واقعیت مجازی در بهبود شرایط درمان بیماران دارای مشکل حرکتی در بخش پایین تنه (مچ پا) است.
روشپژوهش شامل سه بخش اساسی است که در بخش مکانیک یک مکانیزم حرکتی پس از طراحی، ساخته شد و با کمک تجهیزات الکترونیکی و آردوینو(Arduino)، حرکات اندازه گیری و در نهایت با طراحی محیط واقعیت مجازی در نرم افزار یونیتی، ارتباط با بخش سخت افزاری، پردازنده ها و سنسورها فراهم گردید.
نتایجتوجه به جذابیت گرافیکی، ترغیب کاربران به استفاده مجدد از سیستم، یکی از نتایج مطلوب اجرای این طرح می باشد که می تواند در ایجاد انگیزه کاربردی کاربران موثر واقع گردد. ضمن این که با توجه به وجود مقادیر مسافت و زمان حرکت در محیط واقعیت مجازی که به نوعی به حرکات کاربر در محیط واقعی وابسته است می توان به صورت هوشمندانه، میزان پیشرفت بیمار را بر اساس تعداد جلسات و مسافت طی شده ارزیابی نمود.
نتیجه گیریروش های توانبخشی مبتنی بر واقعیت مجازی می تواند با توجه به جذابیت گرافیکی موجود در این محیط تاثیر مناسبی در فرآیند درمان داشته باشد و در کنار سایر روش های توانبخشی، در بهبود سریع تر افراد نیازمند به توانبخشی به شرایط عادی زندگی موثر واقع شود و زمان رسیدن به شرایط عادی را کاهش دهد.
کلیدواژگان: واقعیت مجازی، یونیتی(Unity)، سنسور سنجش حرکت، توانبخشی مچ پا، آردوینو -
صفحات 12-24مقدمه
اوتیسم به عنوان یک اختلال سیستم عصبی است و از آنجایی که تشخیص مستقیمی برای آن وجود ندارد، داده کاوی می تواند به تشخیص این بیماری کمک شایانی کند. آنتولوژی به عنوان ستون وب معنایی ، یک پایگاه دانش با قابلیت اشتراک پذیری و استفاده قابلیت مجدد می تواند تاییدی بر درستی سیستم های تشخیص بیماری باشد. هدف این تحقیق ارایه سیستمی جهت تشخیص کودکان اوتیسمی با روشی مرکب از وب معنایی و داده کاوی می باشد.
روشداده های موجود، برگرفته از بانک داده ای UCI می باشد. در مجموع 292 رکورد داده ای موجود بود که 80 درصد این داده ها یعنی 234 رکورد جهت مدل سازی به وسیله درخت تصمیم استفاده شدند. اطلاعات مربوط به بیماران و بیماری اوتیسم در قالب دانش در آنتولوژی با استفاده از نرم افزار Protégé 5 ارایه داده شدند. آنتولوژی دارای 4 کلاس و 12 خصوصیت جهت برقراری ارتباط بین نمونه های موجود در کلاس ها بود. قانون های استخراج شده از درخت تصمیم، به شکلی قابل فهم (SWRL) برای تفسیر در آنتولوژی توسط یک مبدل، تبدیل شدند.
نتایجسالم بودن و یا نبودن کودک از روی قوانین به دست آمده در درخت تصمیم قابل تشخیص است. در ضمن، خروجی آنتولوژی با استفاده از تفسیر 25 قانون، تشخیص کودکان بیمار با استفاده از درخت تصمیم را تایید کرد. همچنین ارزیابی آنتولوژی، درستی آن را تایید کرد.
نتیجه گیریبا توجه به همسان بودن خروجی آنتولوژی و درخت تصمیم در رابطه با تشخیص بیماری، می توان به دقت و درستی روش ارایه شده تاکید کرد.
کلیدواژگان: اوتیسم، داده کاوی، درخت تصمیم، آنتولوژی، سیستم مبتنی بر قانون -
صفحات 25-26
-
صفحات 27-39مقدمه
گسترش سریع بیماری کووید-19 به یک تهدید جدی برای جهان تبدیل شده است. تاکنون میلیون ها نفر در سراسر جهان به این بیماری مبتلا شده اند. همه گیری کووید-19 بر جنبه های مختلف زندگی بشر اثرات قابل توجهی داشته است. به منظور ایمنی و ایجاد تمهیدات لازم، پیش بینی نرخ شیوع ویروس در این زمان ضروری است. این امر می تواند به کنترل نرخ همه گیری و مرگ و میر آن کمک نماید. مطالعات پیشین، عمدتا از ابزارهای آماری و الگوریتم های مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده کرده اند. هرچند، اولی برای تجزیه و تحلیل غیرقابل پیش بینی بیماری همه گیر ناکافی بودند و دومی عمدتا مشکلات عدم برازش یا بیش برازش را تجربه کردند. برای فایق آمدن بر این مشکلات، مطالعه حاضر روشی مبتنی بر یادگیری عمیق بر دادگان طولانی مدت را پیشنهاد کرده است.
روشدر مطالعه تحلیلی- مقطعی حاضر یک رویکرد برای پیش بینی موارد ابتلا و فوت شده ناشی از کووید-19 مبتنی بر شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت (Long Short-Term Memory) LSTM ارایه شد. مدل LSTM روی داده های سری زمانی کشور ایران از تاریخ 1398/11/2 تا 1400/9/23 اجرا شد و معیارهای ارزیابی RMSE و MAE محاسبه شدند.
نتایجبهترین نتایج این مطالعه برای پیش بینی دادگان فوت شده با 27/57 = RMSE و 19/01 = MAE بوده است. نتایج نشان داد که شبکه عصبی LSTM کارایی خوبی در پیش بینی موارد ابتلا و فوتی ایران داشته است.
نتیجه گیریمدل پیشنهادی نشان داد که در مدل سازی و پیش بینی وضعیت شیوع ویروس مناسب بوده است. تخمین افراد مبتلا و فوت شده ناشی از کووید-19 می تواند به کنترل وضعیت پاندمی کمک کند.
کلیدواژگان: کووید-19، پیش بینی سری زمانی، شبکه عصبی بازگشتی، حافظه طولانی کوتاه مدت، ایران -
صفحات 40-49مقدمه
تخمین پاسخ به درمان همیشه یکی از کارهای چالش برانگیز یک انکولوژیست است. با توجه به تاثیر بسزای عود کردن تومور در برنامه درمانی بیماران مبتلا به سرطان ریه، یافتن روشی جهت پیش بینی و تشخیص عود این تومورها قبل از شروع درمان دارای اهمیت فراوان است. این امر امروزه به صورت تجربی انجام شده و دقت آن بسیار وابسته به تبحر و تجربه پزشک است. لذا هدف از این مطالعه ارایه روشی خودکار جهت تشخیص عود کردن سرطان ریه مبتنی بر ویژگی های تصویری و بالینی است.
روشداده های مورد استفاده در این مطالعه از پرتال TCIA جمع آوری شده است. پس از پیش پردازش تصاویر، ناحیه بندی به روش اتسو و در مرحله بعد توسط مدل های از پیش آموزش دیده AlexNet و GoogleNet ویژگی های رادیومیک استخراج و در کنار ویژگی های بالینی جهت تشخیص عود کردن ضایعه مورد استفاده قرار گرفت. در نهایت توسط برخی روش های یادگیری ماشین به طبقه بندی پرداخته شد.
نتایجروش پیشنهادی ما در 162 بیمار مبتلا به سرطان ریه سلول غیر کوچک (NSCLC) با استفاده از پایگاه داده رادیوژنومیک NSCLC در پورتال (The Cancer Imaging Archive) TCIAمورد ارزیابی قرار گرفت. پس از پیش پردازش تصاویر، ناحیه بندی به روش اتسو و در مرحله بعد توسط مدل های از پیش آموزش دیده AlexNet و GoogleNet ویژگی های رادیومیک استخراج و در کنار ویژگی های بالینی جهت تشخیص عود کردن ضایعه مورد استفاده قرار گرفت. در نهایت توسط برخی روش های یادگیری ماشین به طبقه بندی پرداخته شد.
نتیجه گیرییافته اصلی این مطالعه آشکار شدن قابلیت روش های یادگیری عمیق در استخراج ویژگی از تصاویر پزشکی اشاره کرد. به عنوان مثال در این مطالعه شبکه AlexNet قادر به استخراج ویژگی هایی از تصویر CT بیماران مبتلا به تومور ریوی بود که در تشخیص عود مجدد این ضایعات بسیار کمک کننده است.
کلیدواژگان: سرطان ریه سلول غیر کوچک، پردازش تصویر، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، ویژگی های رادیومیک
-
Pages 1-11Introduction
Rehabilitation is one of the priorities that should be performed on patients with stroke injuries or accidents leading to disability. This study aimed to evaluate the equipment and designed virtual reality environment to improve the treatment of patients with mobility problems in the lower torso (ankle).
MethodThe research consisted of three basic parts. In the section of mechanics, a movement mechanism was developed after design, and with the help of electronic equipment and Arduino (1.18.5), movements were measured. And finally, by designing a virtual reality environment in Unity software, communication with hardware, processors, and sensors was provided.
ResultsPaying attention to graphic attractiveness and encouraging users to reuse the virtual reality system is one of the desirable results of this project, which can be effective in motivating users. In addition, considering the existence of distance and time of movement in a virtual reality environment, which depends on the user's movements in the real environment, it is possible to intelligently assess the patient's progress based on the number of sessions and distance traveled.
ConclusionVirtual reality-based rehabilitation methods can have a good effect on the treatment process due to the graphic attractiveness in this environment, and along with other rehabilitation methods, can be effective in faster recovery of people who need rehabilitation services. This method can help patients return to normal living conditions and reduce the time of this process.
Keywords: Virtual Reality, Unity, Motion Sensor, Ankle Rehabilitation, Arduino -
Pages 12-24Introduction
Autism is a nervous system disorder, and since there is no direct diagnosis for it, data mining can help diagnose the disease. Ontology as a backbone of the semantic web, a knowledge database with shareability and reusability, can be a confirmation of the correctness of disease diagnosis systems. This study aimed to provide a system for diagnosing autistic children with a combination of semantic web and data mining.
MethodData is taken from the UCI database. There were a total of 292 data records available of which 80% (234 records) were used for modeling through the decision tree. Knowledge about patients and autism disease was presented via ontology using the Protégé 5 software. The ontology has four classes and 12 properties to communicate between the individuals in the classes. The rules extracted from the decision tree were transformed into a comprehensible form (SWRL) for interpretation in the ontology using a converter.
ResultsWhether the child is healthy or not can be determined by the rules obtained in the decision tree. In addition, the output of the ontology using the interpretation of 25 rules confirmed the diagnosis of an Autistic child using the decision tree. The evaluation of the ontology also confirmed its correctness.
ConclusionAccording to the similarity between the result of the ontology and the decision tree regarding the diagnosis of the disease, the accuracy of the proposed method can be emphasized.
Keywords: Autism, Data Mining, Decision Tree, Ontology, Rule-based System -
Pages 27-39Introduction
The rapid spread of COVID-19 has become a critical threat to the world. So far, millions of people worldwide have been infected with the disease. The Covid-19 pandemic has had significant effects on various aspects of human life. Currently, prediction of the virus's spread is essential in order to be safe and make necessary arrangements. It can help control the rate of its outbreak and deaths. Previous studies have mainly used statistical tools and machine learning-based algorithms. However, the former was inadequate for analyzing unpredictable epidemics, and the latter experienced under-fitting or over-fitting problems. This research has proposed a method based on deep learning on long-term data to overcome these problems.
MethodIn this cross-sectional analytical study, we presented an approach for predicting the confirmed and death cases of COVID-19 based on long short-term memory (LSTM) networks. The LSTM model was applied to the time series data of Iran between January 22, 2020, and December 14, 2021, and RMSE and MAE evaluation metrics were calculated.
ResultsThe best results of this study were RMSE = 27.57 and MAE = 19.01 for predicting death cases data. The results showed that the LSTM neural network had a good performance in predicting the number of confirmed and death cases of COVID-19 in Iran.
ConclusionThe proposed model showed that it was appropriate for modeling and predicting the prevalence of the virus. Estimating the number of confirmed and death cases of COVID-19 can help control the pandemic situation.
Keywords: COVID-19, Time Series Prediction, Recurrent Neural Network, Long Short-Term Memory, Iran -
Pages 40-49Introduction
Evaluation of treatment response is one of the most challenging tasks in the treatment planning of cancer cases. Regarding the significant effect of tumor recurrence in the treatment planning of patients with lung cancer, finding an approach to predict the recurrence of these tumors is of great importance. Nowadays, this process is done experimentally, and its accuracy depends on the experience and proficiency of the oncologist. This study aimed to provide an automated method to detect the recurrence of lung cancer based on imaging and clinical features.
MethodOur proposed method was evaluated in 162 patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) using the NSCLC radiogenomic database in the Cancer Imaging Archive (TCIA) portal. After pre-processing, segmentation was performed using the Otsu method. In the next step, the radiomic features were extracted using pre-trained AlexNet and GoogleNet models, and along with clinical features, they were used to detect lesion recurrence. Finally, all cases were classified into two classes using machine learning methods.
ResultsThe proposed method used clinical and deep features. The classification was done using various models, and the accuracy of the support vector machine by AlexNet features resulted in the highest performance. The mean values of accuracy, sensitivity, and specificity for this model are 99.76, 99.77, and 99.76%, respectively.
ConclusionThe main finding of this study was revealing the capability of deep learning methods in extracting features from medical images. For example, the AlexNet was able to extract features from CT images of NSCLC patients, which are very helpful in the recurrence prediction of these lesions.
Keywords: Non-small cell Lung Cancer, Image Processing, Machine Learning, Deep Learning, Radiomics Features