شماره ركورد كنفرانس :
3723
عنوان مقاله :
طراحي سيستم تصميميار باليني مبتني بر شبكه عصبي مصنوعي بهمنظور پيشبيني نتايج حاملگي در سيكلهاي ICSI
عنوان به زبان ديگر :
Designing an artificial neural network based clinical decision making system to predict pregnancy outcomes in ICSI cycles
پديدآورندگان :
ستاري محمدرضا mr.sattari88@gmail.com دانشگاه علوم پزشكي شهيد بهشتي; , مستعار احمد mostaar@sbmu.ac.ir دانشگاه علوم پزشكي شهيد بهشتي; , حسيني صديقه s_s_hoseini58@yahoo.com دانشگاه علوم پزشكي شهيد بهشتي;
كليدواژه :
ناباروري , تزريق درون سيتوپلاسمي اسپرم , شبكههاي عصبي مصنوعي , گراديان مزدوج مدرج
عنوان كنفرانس :
دومين كنفرانس بين المللي در مهندسي برق
چكيده فارسي :
تزريق درون سيتوپلاسمي اسپرم يا ميكرواينجكشن (ICSI)، يكي از تكنيكهاي كمك باروري (ART) رايج در درمان بيماران با مشكلات نازايي است. در هر يك از مراحل اين سيكل درماني، بسياري از متغيرهاي وابسته و مستقل، ممكن است در نتيجه كار تأثير داشته باشند كه بر اساس آن، برآورد دقت نرخ باروري براي پزشكان دشوار خواهد بود. در پژوهش حاضر، شبكه عصبي مصنوعي بهمنظور پيشبيني نتايج حاملگي در سيكلهاي ICSI طراحي و ارزيابي گرديد. ابتدا ويژگيهاي مؤثر در نتيجه درمان، با مطالعه متون تخصصي و منابع مربوط جمعآوري شد. سپس در قالب چكليست دستهبندي و توسط متخصصان ناباروري ارزيابي و اولويتبندي گرديد. پايگاه داده با استفاده از پرونده بيماراني كه به بخش درمان ناباروري مركز پزشكي، آموزشي و درماني آيتالله طالقاني تهران مراجعه كرده بودند، جمعآوري گرديد. سپس معماريهاي مختلف از شبكه عصبي مصنوعي پرسپترون چندلايه (MLP) و همچنين الگوريتمهاي آموزشي پس انتشار پايه (SDBP) و پس انتشار مبتني بر گراديان مزدوج مدرج (SCGBP) جهت تعيين بهينهترين عملكرد تشخيصي در نرمافزار MATLAB پيادهسازي و مقايسه گرديد. براي ارزيابي شبكه ها نيز شاخصهاي صحت پيشبيني و سطح زير منحني مشخصه عملكرد سيستم (AUC) مورد استفاده قرار گرفت. در مدلهاي ارائه شده، بهينهترين پاسخ مربوط به شبكه MLP دولايه با هفت نورون در لايه پنهان و الگوريتم بهينهسازي SCGBP به دست آمد كه در اين مدل مقادير صحت پيشبيني و AUC به ترتيب برابر 98/4% و 0/9916 گزارش گرديد. شبكه MLP پيشنهاد شده ميتواند عملكرد فرد متخصص را در پيشبيني نتايج درمان با دقت بسيار زياد و قابليت اطمينان بالايي مدل سازي كند.
چكيده لاتين :
Intra-cytoplasmic sperm injection (ICSI) or microinjection is one of the most commonly used assisted reproductive technologies (ART) in the treatment of patients with infertility problems. At each stage of this treatment cycle, many dependent and independent variables may affect the results, according to which, estimating the accuracy of fertility rate for physicians will be difficult. In the present research, artificial neural network was designed and evaluated to predict pregnancy outcomes in ICSI cycles. At first the effective features on the treatment result were collected by studying specialized literature and related sources. Then, these features were categorized in a checklist and evaluated and prioritized by infertility specialists. The database was collected using the files of patients referred to the infertility treatment department of Ayatollah Taleghani medical, educational and therapeutic center in Tehran. In order to determine the optimal diagnostic performance, different architectures of multilayer perceptron (MLP) artificial neural networks and as well as basic back-propagation (SDBP) and scaled conjugate gradient back-propagation (SCGBP) training algorithms are implemented in MATLAB software and the results were compared. The accuracy of prediction and area under ROC curve (AUC) indicators were used to evaluate the networks. In the presented models, the optimal response was obtained for the two layer network with seven neurons in the hidden layer and SCGBP training algorithm. In this model, the accuracy and AUC values were reported 98.4% and 0.9916 respectively. The proposed MLP network can model expert performance in predicting the results of the treatment with a high degree of accuracy and reliability.