ناشر: مرکز آموزشی، پژوهشی، و درمانی سل و بيماري‌های ريوی- بيمارستان دکتر مسيح دانشوری
  • Register
  • Login
  • English
    • فارسی

Nafas Journal

  • Home
  • About
    • Editorial Team
    • Indexing & Abstracting
    • Contact
  • Current
  • Archives
  • Submissions
Advanced Search
  1. Home
  2. Archives
  3. Vol. 12 No. 1 (1404)
  4. مقالات پژوهشی اصلی

Vol. 12 No. 1 (1404)

June 2025

تولید نمونه با استفاده از الگوریتم علف هرز مهاجم در داده های نامتوازن به منظور تشخیص بیماری کوید 19 تشخیص بیماری کوید 19

  • ایمان ذباح
  • کامران لایقی
  • رضا ابراهیم پور

Nafas Journal, Vol. 12 No. 1 (1404), 3 June 2025
Published: 2025-08-02

  • View Article
  • Cite
  • References
  • Statastics
  • Share

Abstract

 یکی از چالش های مهم در داده کاوی پزشکی، وجود پایگاه داده های نامتوازن، است. در اغلب موارد داده ها از  توزیع یکسانی برای آموزش طبقه بندها برخوردار نیستند و به‌طور ذاتی نمونه‌های یک کلاس نسبت به کلاس دیگر کمتر بوده و موجب بایاس شدن مدل یاگیر به سمت کلاس اکثریت می شود. این عدم توازن در تصاویر اشعه ایکس بیماری کرونا نسبت به تصاویر ذات الریه مشهود است. به‌طورکلی روش‌های حل مسائل نامتوازن به دو دسته نمونه‌گیری کاهشی و نمونه‌گیری افزایشی تقسیم می‌شوند. در این مقاله یک روش نمونه‌گیری افزایشی با استفاده از الگوریتم علف های هرز مهاجم ارائه‌شده است که رویکردی جدید را به منظور تولید نمونه در کلاس اقلیت معرفی می کند و عملکرد آن از نظر کارآمدی در طبقه بندی داده‌های نامتوازن کوید 19 مورد تحلیل و بررسی قرارگرفته‌ است. بدین منظور ابتدا، استخراج ویژگی های تصاویر X-ray کوید19 با استفاده از یادگیری عمیق و  سپس کاهش ابعاد ویژگی ها به روش PCA صورت گرفته و در نهایت، افزایش نمونه های مصنوعی در فضای ویژگی  توسط الگوریتم علف های هرز انجام شده است. نمونه‌های مصنوعی تولید شده  به همراه کلاس اقلیت مجموعه داده نهایی متوازن را تشکیل می‌دهند. نتایج مطالعه نشان‌دهنده عملکرد بهتر روش پیشنهادی می‌باشد.

Keywords:
  • یادگیری عمیق، دیتاست نامتوان،کوید19، طبقه بندی بندی، الگوریتم علف هرز مهاجم.

How to Cite

ذباح ا., لایقی ک., & ابراهیم پور ر. (2025). تولید نمونه با استفاده از الگوریتم علف هرز مهاجم در داده های نامتوازن به منظور تشخیص بیماری کوید 19: تشخیص بیماری کوید 19. Nafas Journal, 12(1). Retrieved from https://journals.sbmu.ac.ir/nafas/article/view/44352
  • ACM
  • ACS
  • APA
  • ABNT
  • Chicago
  • Harvard
  • IEEE
  • MLA
  • Turabian
  • Vancouver
  • Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)
  • BibTeX

References

Rachna C. Difference between X-ray and CT Scan. Bio Differences: https://biodifferences.com/difference-between-x-ray-and-ct-scan.html, 2017.

Wang L, Lin ZQ, Wong A (2020) COVID-net: a tailored deep convolutional neural network design for detection of COVID-19 cases from chest radiography images. arXiv preprint arXiv: 2003.09871

An P, Chen H, Jiang X, Su J, Xiao Y, Ding Y, Ren H, Ji M, Chen Y, Chen W, et al. Clinical features of 2019 novel coronavirus pneumonia presented gastrointestinal symptoms but without fever onset. 2020 [arxiv].

zabbah, I., Maroosi, A., Ebrahimpour, R. (2022). 'Intelligent diagnosing COVID- 19 Disease Using a Combination of Deep Features and Analyzing Original Component', Advanced Signal Processing, (12), pp 313-19.

Zhang J, Xie Y, Li Y, Shen C, Xia Y (2020) Covid-19 screening on chest x-ray images using deep learning based anomaly detection. arXiv preprint arXiv:2003.12338

S.S. Yadav, S.M. Jadhav, Deep convolutional neural network based medical image classifcation for disease diagnosis, J. Big Data 6 (2019) 113, https://doi.org/ 10.1186/s40537-019-0276-2.

Narin A, Kaya C, Pamuk Z (2020) Automatic detection of coronavirus disease (covid-19) using x-ray images and deep convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:2003.10849

Apostolopoulos ID, Mpesiana TA (2020) Covid-19: automatic detection from x-ray images utilizing transfer learning with convolutional neural networks. Physical and Engineering Sciences in Medicine, 1

Ghoshal B, Tucker A (2020) Estimating uncertainty and interpretability in deep learning for coronavirus COVID-19) detection. arXiv preprint arXiv:2003.10769

Ucar F, Korkmaz D (2020) COVIDiagnosis-net: deep BayesSqueezeNet based diagnostic of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) from X-ray images. Medical Hypotheses, 109761

Seifert C, Khoshgoftaar TM, Van Hulse J, Napolitano A. Mining data with rare events: a case study. In: Proceedings of the 19th IEEE international conference on tools with artifcial intelligence—Vol. 02. ICTAI ’07, IEEE Computer Society, Washington, DC. 2007. p. 132–9.

Mehrabian, A. R., & Lucas, C. (2006). A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecological informatics, 1(4), 355-366.

Zabbah, I., Layeghi, K., & Ebrahimpour, R. (2022). Improving the Diagnosis of COVID-19 by using a combination of Deep Learning Models. Journal of Electrical and Computer Engineering Innovations (JECEI), 10(2), 411-424.

Zhang J, Xie Y, Li Y, Shen C, Xia Y (2020) Covid-19 screening on chest x-ray images using deep learning based anomaly detection. arXiv preprint arXiv:2003.12338

Wang L, Lin ZQ, Wong A (2021) COVID-net: a tailored deep convolutional neural network design for detection of COVID-19 cases from chest radiography images. arXiv preprint arXiv: 2003.09871

Narin A, Kaya C, Pamuk Z (2020) Automatic detection of coronavirus disease (covid-19) using x-ray images and deep convolutional neural networks. arXiv preprint arXiv:2003.10849

Apostolopoulos ID, Mpesiana TA (2020) Covid-19: automatic detection from x-ray images utilizing transfer learning with convolutional neural networks. Physical and Engineering Sciences in Medicine, 1

Ghoshal B, Tucker A (2020) Estimating uncertainty and interpretability in deep learning for coronavirus COVID-19) detection. arXiv preprint arXiv:2003.10769

Ucar F, Korkmaz D (2022) COVIDiagnosis-net: deep BayesSqueezeNet based diagnostic of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) from X-ray images. Medical Hypotheses, 109761

Butt C, Gill J, Chun D, Babu BA (2020) Deep learning system to screen coronavirus disease 2019 pneumonia. Applied Intelligence,1-7

Li L et al (2020) Artificial intelligence distinguishes covid-19 from community acquired pneumonia on chest ct. Radiology, 200905

Tang Z et al (2020) Severity assessment of coronavirus disease 2019 (COVID-19) using quantitative features from chest CT images. arXiv preprint arXiv:2003.11988

Masoudnia, S. and Ebrahimpour, R., 2014. Mixture of experts: a literature survey. Artificial Intelligence Review, 42(2), pp.275-293.

P.K. Sethy, S.K. Behera, Detection of Coronavirus Disease (COVID-19) Based on Deep Features, 2020

A., Narin, C., Kaya, Z., Pamuk Z. (2020). “ Automatic detection of coronavirus disease (covid-19) using x-ray images and deep convolutional neural networks“. arXiv preprint arXiv:2003.10849.

E.E.D. Hemdan, M.A. Shouman, M.E. Karar, COVIDX-Net: A Framework of Deep Learning Classifers to Diagnose COVID-19 in X-Ray Images, 2020 arXiv preprint arXiv:2003.11055

D., Ioannis, B., Tzani, COVID-19: Automatic Detection from X-Ray Images Utilizing Transfer Learning with Convolutional Neural Networks, arXiv:2003.11617.

D., Ioannis, B., Tzani, COVID-19: Automatic Detection from X-Ray Images Utilizing Transfer Learning with Convolutional Neural Networks, arXiv:2003.11617.

E.E.D. Hemdan, M.A. Shouman, M.E. Karar, COVIDX-Net: A Framework of Deep Learning Classifers to Diagnose COVID-19 in X-Ray Images, 2020 arXiv preprint arXiv:2003.11055

S., Wang, B., Kang, J., Ma, X., Zeng, M., Xiao, J., Guo, J., et al. A deep learning algorithm using CT images to screen for Corona Virus Disease (COVID-19). medRxiv 2020.02.14.20023028, 2020.

  • Abstract Viewed: 72 times

Download Statastics

  • Linkedin
  • Twitter
  • Facebook
  • Google Plus
  • Telegram
  • Home
  • Archives
  • Submissions
  • About the Journal
  • Editorial Team
  • Contact
Powered by OJSPlus