[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 37
تعداد مشاهده ی مقالات: 3369087
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 874048

مقالات دریافت شده: 861
مقالات پذیرفته شده: 358
مقالات رد شده: 490
مقالات منتشر شده: 355

نرخ پذیرش: 41.58
نرخ رد: 56.91

میانگین دریافت تا پذیرش: 403 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 514.6 روز
____
..
:: جلد 18، شماره 2 - ( 12-1403 ) ::
جلد 18 شماره 2 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
تشخیص زودهنگام سندرم داون با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
عبدالرضا سیاره* ، سعیده عبدالله‌زاده
چکیده:   (1272 مشاهده)
با پیشرفت فناوری‌های توالی‌یابی، آزمایش غیرتهاجمی NIPT توسعه یافته است و در غربالگری تریزومی 21 از طریق تشخیص DNA جنین موجود در خون مادر، استفاده می‌شود. برای تحلیل داده‌های  NIPT معمولاً از آزمون Z  استفاده می‌شود. در روش‌های  مورد استفاده برای تشخیص سندرم داون احتمال تشخیص اشتباه وجود دارد. بنابراین ارائۀ روشی که بتواند در کنار روش‌های تشخیصی به‌کار برده شود و کارایی این روش‌ها را بهبود بخشد؛ ضروری است.     هدف اصلی این مقاله طراحی مدلی بر اساس الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص زودهنگام سندرم داون است؛ به‌طوری‌ که بتوان از این روش‌ها  برای افزایش دقت تشخیص  استفاده کرد. در این مقاله به بهبود روش‌های تشخیصی به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین  مانند: ماشین بردار پشتیبان، بیز ساده، درخت تصمیم، جنگل تصادفی و نزدیکترین همسایه برای بررسی یک مجموعه دادۀ مربوط به سندرم داون پرداخته شده است.  عملکرد هر یک از مدل‌ها در مجموعه دادۀ سندرم داون بررسی و در نهایت مناسب‌ترین مدل برای این هدف معرفی شده است. نتایج نشان می‌دهند که این الگوریتم‌ها دقت بسیار مناسبی در تشخیص این بیماری دارند.
واژه‌های کلیدی: یادگیری ماشین، سندرم داون، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، الگوریتم درخت تصمیم
متن کامل [PDF 872 kb]   (638 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي و توسعه ای | موضوع مقاله: آمار حیاتی
دریافت: 1402/12/24 | پذیرش: 1403/3/10 | انتشار: 1403/9/12
فهرست منابع
1. موسوی، ن. و گلعلی‌زاده، م. (1402)، رویکردی نوین در بکارگیری روش دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی در تحلیل داده های بیان ژن سرطان پروستات، مجله علوم آماری ایران، 17، 476-459.
2. Abu¬ Mostafa, Y. S., Magdon¬Ismail, M. and Lin, H.T. (2012), Learning from Data, 4, New York: AMLBook.
3. Ashoor, G., Syngelaki, A., Wagner, M., Birdir, C. and Nicolaides, K. H. (2012), Chromosome-Selective Sequencing of Maternal Plasma Cell-Free DNA for First Trimester Detection of Trisomy 21 and Trisomy 18, American Journal of Obstetrics and Gynecology, 206, 322¬-e1. [DOI:10.1016/j.ajog.2012.01.029] [PMID]
4. Breiman, L. (2001), Random forests, Machine Learning, 45, 5¬-32. [DOI:10.1023/A:1010933404324]
5. Chiu, R. W., Chan, K. A., Gao, Y., Lau, V. Y., Zheng, W., Leung, T. Y. and Lo, Y. D. (2008). Noninvasive Prenatal Diagnosis of Fetal Chromosomal Aneuploidy by Massively Parallel Genomic Sequencing of DNA in Maternal Plasma, Proceedings of the National Academy of Sciences, 105, 20458¬-20463. [DOI:10.1073/pnas.0810641105] [PMID] []
6. Daumé, H. (2017), A Course in Machine Learning, 100-¬103.
7. Hand, D. J. (2007), Principles of Data Mining, Drug Safety, 30, 621¬-622. [DOI:10.2165/00002018-200730070-00010] [PMID]
8. He, F., Lin, B., Mou, K., Jin, L., and Liu, J. (2021), A Machine Learning Model for the Prediction of Down Syndrome in Second Trimester Antenatal Screening, Clinica Chimica Acta, 521, 206¬-211. [DOI:10.1016/j.cca.2021.07.015] [PMID]
9. Kramer, O. (2013), Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors, Berlin, 13¬--23. [DOI:10.1007/978-3-642-38652-7_2]
10. Lau, T. K., Chen, F., Pan, X., Pooh, R. K., Jiang, F., Li, Y., Jiang, H., Li, X., Chen, S.H., Zhang, X. (2012), Noninvasive Prenatal Diagnosis of Common Fetal Chromosomal Aneuploidies by Maternal Plasma DNA Sequencing, The Journal of Maternal¬Fetal & Neonatal Medicine, 25, 1370-1374. [DOI:10.3109/14767058.2011.635730] [PMID]
11. Liao, C., Yin, A. H., Peng, C. F., Fu, F., Yang, J, x., Li, R., and Zhang, K. (2014), Noninvasive Prenatal Diagnosis of Common Aneuploidies by Semiconductor Sequencing, Proceedings of the National Academy of Sciences, 111, 7415-¬7420. [DOI:10.1073/pnas.1321997111] [PMID] []
12. Lim, B. H., Adams, L. A. and Lilly, M. M. (2012), Self¬worth as a Mediator Between Attachment and Posttraumatic Stress in Interpersonal Trauma, Interpersonal Violence, 27, 2039¬-2061. [DOI:10.1177/0886260511431440] [PMID]
13. Morris, J. K. and Alberman, E. (2009), Trends in Down's Syndrome Live Births and Antenatal Diagnoses in England and Wales from 1989 to 2008: Analysis of Data from the National Down Syndrome Cytogenetic Register, Bmj, 339. [DOI:10.1136/bmj.b3794] [PMID] []
14. Moussavi, N. and Golalizadeh, M . (2023), A New Approaⅽh in Using Ranⅾoⅿ Support Veⅽtor Ⅿaⅽhine Ⅽⅼuster in Anaⅼyzing Prostate Ⅽanⅽer Gene Expression Ⅾata, Journal of Statistical Sciences, 17, Journal of Statistical Sciences, 17, 459-476
15. Ramanathan, S., Sangeetha, M., Talwai, S. and Natarajan, S. (2018), Probabilistic Determination of Down's Syndrome Using Machine Learning Techniques, IEEE, 126¬-132. [DOI:10.1109/ICACCI.2018.8554392] [PMID] []
16. Shalev¬Shwartz, S. and Ben¬David, S. (2014), Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, Cambridge University Press. [DOI:10.1017/CBO9781107298019]
17. Suthaharan, S. (2016), Decision Tree Learning. Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification: Thinking with Examples for Effective Learning, 237¬-269. [DOI:10.1007/978-1-4899-7641-3_10]
18. Vapnik, V. (1995), Support Vector Networks, Machine Learning, 20, 273¬-297. [DOI:10.1007/BF00994018]
19. Yang, J., Ding, X. and Zhu, W. (2018), Improving the Calling of Non¬invasive Prenatal Testing on 13-18¬-21¬ trisomy by Support Vector Machine Discrimination, PLoS One, 13, e0207840. [DOI:10.1371/journal.pone.0207840] [PMID] []
20. Zhang, H. G., Jiang, Y. T., Dai, S. D., Li, L., Hu, X. N. and Liu, R. Z. (2021), Application of Intelligent Algorithms in Down Syndrome Screening During Second Trimester Pregnancy, World Journal of Clinical Cases, 9, 4573. [DOI:10.12998/wjcc.v9.i18.4573] [PMID] []
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Sayyareh A, Abdollahzadeh S. Early Detection of Down Syndrome Using Machine Learning Algorithms. JSS 2025; 18 (2)
URL: http://jss.irstat.ir/article-1-891-fa.html

سیاره عبدالرضا، عبدالله‌زاده سعیده. تشخیص زودهنگام سندرم داون با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین. مجله علوم آماری. 1403; 18 (2)

URL: http://jss.irstat.ir/article-1-891-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
جلد 18، شماره 2 - ( 12-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 44 queries by YEKTAWEB 4700