感染症と予防医学ジャーナル
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概要

結核（TB）診断におけるデータマイニング技術の応用：多層パーセプトロンニューラルネットワーク（MLP）と適応型ニューロファジー推論システム（ANFIS）の効率の比較

アザモサダット ホセイニ、ハミド モガダシ、レザー ラビエイ、サラ モヘビ ムシャエイ

背景:病気の診断のためのデータマイニング技術は、結核 (TB) を含むさまざまな病気の予測と制御に役立ちます。この研究の目的は、結核診断の 2 つの主要モデルである MLP (多層パーセプトロン ニューラル ネットワーク) と ANFIS (適応型ニューロ ファジー推論システム) の効率を比較し、どちらのデータマイニング ベースのモデルが結核の検出に効果的かを調べることです。

材料と方法:この分析研究では、肺および呼吸器疾患の専門病院の入院患者のデータベースを使用しました。データベースには 1159 件の記録が含まれており、そのうち 599 件は結核感染患者の記録、560 件は非感染患者の記録でした。疾患の診断に有効な 13 の要因と結核記録セットを使用して、MLP と ANFIS の 2 つのモデルをテストして評価しました。最後に、比率テストを使用して、2 つのモデルを AUC 値に基づいて比較し、どちらがより効率的かを調べました。2 つのモデルの感度、特異度、精度、および RMSE も比較しました。

結果: MLP の効率は 0.9921、ANFIS の効率は 0.8572 でした。MLP の感度、特異度、精度、RMSE はそれぞれ 93.50%、94.80%、94.30%、0.1788 でした。ANFIS のこれらの値はそれぞれ 79.60%、92.60%、85.63%、0.3345 でした。これらの結果によると、MLP モデルと ANFIS モデルの効率レベルには有意差がありました (p 値˂0.0001)。

結論: MLP は ANFIS と比較して高い AUC 値を示しました。結果はまた、MLP の方が感度、特異度、精度は高いが RMSE が低いことを示しました。全体的に、MLP は TB 診断において ANFIS よりも優れていることが証明されました。