شماره ركورد
30460
پديد آورنده
زهرا خواجه بهابادي
عنوان
تأثير شاخصهاي محاسباتي مبتني بر فاكتورهاي آزمايشگاهي و آنتروپومتريك جهت پيشبيني نفروپاتي در بيماران ديابت نوع2 بر اساس الگوريتمهاي يادگيري ماشين
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي صنايع- بهينهسازي سيستمها
سال تحصيل
1400
تاريخ دفاع
1402/10/27
استاد راهنما
فرناز برزين پور
استاد مشاور
صغري ربيع زاده
دانشكده
مهندسي صنايع
چكيده
ديابت، يك بيماري مزمن است كه با افزايش ميزان گلوكز در خون مرتبط است. اين بيماري ميتواند به طور جدي سلامتي افراد آسيب برساند و به عوارضي نظير نفروپاتي، كه آسيب به كليهها را توصيف ميكند، منجر شود. نفروپاتي ديابتي يكي از عوارض جدي ديابت است كه ميتواند به طور خفيف تا شديد، كيفيت عملكرد كليهها را تحت تأثير قرار دهد و نيازمند مداخلات و مراقبتهاي خاص باشد. نشانهي اين بيماري وجود ميكروآلبومينوري يا دفع پروتئين بيش از 30ميلي گرم در 24 ساعت در بيماران ميباشد. تشخيص اغلب بيماريها هزينه سنگيني دارد زيرا آزمايشهاي زيادي براي تشخيص بيماري موردنياز است. امروزه دادههاي فراواني درمورد بيماريهاي گوناگون جمع آوري ميشود و دادهكاوي بهعنوان ارائهكننده يك سيستم مكانيزه براي كمك به كشف الگوهاي موجود و همچنين پيشبيني رخدادهاي آتي كمك شاياني در پيشرفتهاي پزشكي كرده است. در اين پژوهش تلاش شده است تا با استفاده از هشت الگوريتمهاي يادگيري ماشين شامل نزديكترين همسايه، درخت تصميم، جنگل تصادفي، لجستيك رگرسيون، ماشين بردار پشتيباني، تقويت گراديان شديد، ماشين گراديان سبك و دستهبندي تقويتي بر روي مجموعه دادههاي 6403 بيمار مبتلا به ديابت نوع 2 به پيشبيني اين عارضه ديابتي پرداخته و نقش شاخصهاي محاسباتي TyG، AIP، AVI و نسبت HDL به LDL در وقوع اين بيماري را مورد ارزيابي قرار دهيم. همچنين تلاش شده است تا باتوجه به اهميت غربالگري زود هنگام بيماران ديابتي براي كنترل ميكروآلبومينوري به شاخص تركيبياي از ويژگيهاي آنتروپومتريك بيماران دست يافت تا با استفاده از اين شاخص نياز بيماران به آزمايشهاي كليدي براي تشخيص بيماري مشخص شود. در نتيجه اين پژوهش به عملكرد بالاي 94% توسط الگوريتم كتبوست دست يافته و ارتباط مستقيم سه شاخص TyG، AIP و AVI و ارتباط معكوس شاخص HDL/LDL با اين بيماري يافته شده است و در پايان به شناسايي 3 شاخص موثر براي پيشبيني زودهنگام بيماران در معرض نفروپاتي با حساسيت بالاي 80% دست يافته شده است.
تاريخ ورود اطلاعات
1402/11/24
عنوان به انگليسي
The Effect of calculation indicators based on laboratory and anthropometric factors to predict Nephropathy in patients with type 2 diabetes based on machine learning algorithms
تاريخ بهره برداري
1/16/2025 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
زهرا خواجه بهابادي
چكيده به لاتين
Diabetes is a chronic disease associated with an increase in blood glucose levels, posing serious health risks such as diabetic nephropathy, which describes kidney damage. Diabetic nephropathy is a significant complication of diabetes, impacting kidney function from mild to severe levels and requiring specialized interventions and care. The presence of microalbuminuria, defined as the excretion of more than 30 milligrams of protein in 24 hours, is a hallmark of this disease. Diagnosing such conditions often incurs substantial costs due to the necessity of numerous tests. Nowadays, abundant data on various diseases are collected, and data mining serves as a mechanized system to aid in discovering existing patterns and predicting future occurrences, contributing significantly to medical advancements. In this research, eight machine learning algorithms, including k-Nearest Neighbors, Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting, and AdaBoost Classifier, were employed to predict diabetic nephropathy in a dataset of 6403 patients with type 2 diabetes. Furthermore, the study evaluated the roles of TyG, AIP, AVI, and the HDL/LDL ratio in the occurrence of diabetic nephropathy. Given the importance of early screening in diabetic patients to control microalbuminuria, a composite index of anthropometric features was developed to determine the patients' need for key tests for the diagnosis of the disease. As a result, the study achieved an accuracy of over 94% using the Catboost algorithm. Direct associations between the TyG, AIP, and AVI indices and an inverse relationship between the HDL/LDL ratio and diabetic nephropathy were identified. Finally, three effective indices for the early prediction of patients at risk of nephropathy, with a high sensitivity of 80%, were identified.
كليدواژه هاي فارسي
يادگيري ماشين , ديابت نوع 2 , فاكتورهاي خطر , نفروپاتي ديابتي , برنامهريزي ژنتيك , شاخص عدد
كليدواژه هاي لاتين
Machine Learning , Type 2 diabetes , risk factors , Diabetic Nephropathy , Genetic programming , Numerical index
Author
Zahra Khaje
SuperVisor
Dr. Barzinpoor