[論文レビュー] Diagnosis of Coronary Artery Disease Using Artificial Intelligence Based Decision Support System

Noor Akhmad Setiawan, Venkatachalam, Paruvachi Ammasai+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2020

Rough Sets and Fuzzy Logic参考文献 12被引用数 51

ひとこと要約

ファジー意思決定支援システムを用いて冠動脈疾患を診断するため、Rough Set Theoryでルールを抽出し、離散化属性でファジィ化して検証をUCIデータと病院データで行い、いくつかの臨床手法を上回ると報告されている。

ABSTRACT

This research is about the development a fuzzy decision support system for the diagnosis of coronary artery disease based on evidence. The coronary artery disease data sets taken from University California Irvine (UCI) are used. The knowledge base of fuzzy decision support system is taken by using rules extraction method based on Rough Set Theory. The rules then are selected and fuzzified based on information from discretization of numerical attributes. Fuzzy rules weight is proposed using the information from support of extracted rules. UCI heart disease data sets collected from U.S., Switzerland and Hungary, data from Ipoh Specialist Hospital Malaysia are used to verify the proposed system. The results show that the system is able to give the percentage of coronary artery blocking better than cardiologists and angiography. The results of the proposed system were verified and validated by three expert cardiologists and are considered to be more efficient and useful.

研究の動機と目的

• 冠動脈疾患（CAD）診断のためのAIベースの意思決定支援ツールの開発を動機付ける。
• Rough Set Theoryで抽出されたルールを用いてファジー意思決定支援システム（FDSS）を開発する。
• 数値属性を離散化し、抽出されたルールをファジィ化して確率的推論を可能にする。
• その重要性を反映するため、抽出支持度に基づいてファジィルールに重みを割り当てる。
• UCIデータと病院データを含む複数のCADデータセットでシステムを検証し、専門の心臓病専門医のレビューを行う。

提案手法

• CAD診断のためのファジー意思決定支援システムを構築する。
• CADデータセットからRough Set Theoryを用いてルールを抽出する。
• 数値属性を離散化し、ルールをファジィ化する。
• 抽出支持度に基づいてファジィルールに重みを付ける。
• UCIおよびIpoh Specialist Hospitalのデータセットで専門家の入力とともにシステムを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Rough Set由来のルールを用いたファジー意思決定支援システムは冠動脈疾患を正確に診断できるか。
• RQ2 重み付きでファジィ化したルールは従来の方法と比べて診断決定の質を改善するか。
• RQ3 提案システムはUCI CADデータセットと実世界の病院データでどう機能するか。
• RQ4 専門の心臓病専門医の検証はシステムの出力と一致するか。

主な発見

• システムは冠動脈閉塞の割合評価を提供する。
• 3名の専門心臓病専門医による検証がアプローチを裏付けた。
• 提案システムは診断においてより効率的で有用であると説明されている。
• データセットには米国、スイス、ハンガリーのUCIデータおよびIpoh Hospitalデータが含まれる。
• 結果は心臓専門医や血管造影などの従来の方法を、特定の観点で上回ると主張されている。