TY - JOUR ID - TI - Artificial Neural Network System for Thyroid Diagnosis AU - Mazin Abdulrasool Hameed PY - 2017 VL - 25 IS - 2 SP - 518 EP - 528 JO - Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل SN - 19920652 23128135 AB - Thyroid disease is one of major causes of severe medical problems for human beings. Therefore, proper diagnosis of thyroid disease is considered as an important issue to determine treatment for patients. This paper focuses on using Artificial Neural Network (ANN) as a significant technique of artificial intelligence to diagnose thyroid diseases. The continuous values of three laboratory blood tests are used as input signals to the proposed system of ANN. All types of thyroid diseases that may occur in patients are taken into account in design of system, as well as the high accuracy of the detection and categorization of thyroid diseases are considered in the system. A multilayer feedforward architecture of ANN is adopted in the proposed design, and the back propagation is selected as learning algorithm to accomplish the training process. The result of this research shows that the proposed ANN system is able to precisely diagnose thyroid disease, and can be exploited in practical uses. The system is simulated via MATLAB software to evaluate its performance.

مرض الغدة الدرقية هو احد الاسباب الرئيسة للمشاكل الطبية الخطرة للبشر. لذا التشخيص الصحيح لمرض الغدة الدرقية يعتير من القضايا المهمة لتحديد العلاج المناسب للمرضى. هذا البحث يركز على استخدام الشبكة العصبية الصناعية كتقنية مهمة للذكاء الصناعي لتشخيص امراض الغدة الدرقية. القيم المستمرة لثلاث تحاليل دم مختبرية تستخدم كأشارات ادخال الى نظام الشبكة العصبية الصناعية المقترح. جميع انواع امراض الغدة الدرقية التي يمكن ان تحدت للمرضى تم اخذها بالحسبان في تصميم النظام, بالاضافة الى الدقة العالية في كشف وتصنيف امراض الغدة الدرقية تم اخذها بنظر الاعتبار في النظام. تم اختيار هيكلة متعدد الطبقات ذات التغذية الامامية للشبكة العصبية الصناعية في التصميم المقترح, وكذلك الانتشار العكسي استخدم كخوارزمية تعليمية لانجاز عملية التدريب. نتائج هذا البحث اظهرت ان التصميم المقترح قادر بدقة على تشخيص امراض الغدة الدرقية, ومن الممكن استغلاله في الاستخدمات العملية. ان النظام تم محاكاته بأستخدام برنامج الماتلاب وذلك لتقيم كفاءته. ER -