تشخیص زودهنگام دیابت با کمک اینترنت اشیاء و الگوریتمهای گرگ خاکستری و ژنتیک و یادگیری عمیق
محورهای موضوعی : مجله فناوری اطلاعات در طراحی مهندسی
پریسا حسینی
1
,
سیدابراهیم دشتی
2
1 - دانشگاه آزاد اسلامی
2 - دانشکده برق و کامپیوتر ، واحد جهرم، دانشگاه آزاد اسلامی
کلید واژه: اینترنت اشیا, دیابت , الگوریتم بهینه ساز گرگ خاکستری , یادگیری عمیق, الگوریتم بهینهسازی ژنتیک. ,
چکیده مقاله :
بیماریهای مزمن مانند دیابت به دلیل تأثیرات طولانیمدت بر سلامت و کیفیت زندگی، چالشهای جدی در سراسر جهان ایجاد میکنند. دیابت نیاز به مدیریت مداوم دارد تا از عوارضی مانند نارسایی کلیه، کاهش بینایی و بیماریهای قلبی جلوگیری شود. استفاده از فناوریهای پیشرفته، به ویژه دستگاههای اینترنت اشیا IoT، پتانسیل بالایی برای بهینهسازی شناسایی و مدیریت دیابت نشان داده است. این دستگاهها، شامل مانیتورهای هوشمند گلوکز و حسگرهای پوشیدنی، دادههای لحظهای از شاخصهای کلیدی سلامت ارائه میدهند و امکان مداخله زودهنگام و پایش پیشگیرانه را فراهم میکنند. این مقاله روش جدید برای شناسایی زودهنگام بیماریهای مزمن ارائه داده است که میتواند روشی برای خودمدیریتی با رویکردهای پیشرفتهتر برای تشخیص زودهنگام و برنامههای درمانی شخصیسازی شده به بیماران ارائه دهد، که در نهایت منجر به بهبود نتایج بلندمدت سلامتی و کاهش بار دیابت خواهد شد. این روش از رویکرد انتخاب ویژگی بر پایه بهینهسازی گرگ خاکستری برای کاهش ابعاد دادهها استفاده میکند. سپس با استفاده از یادگیری عمیق و مدل انتقالی، با رویکرد ترکیب سه بعد ویژگی ، زمینه و زمان داده ها تحلیل و پردازش میشوند. علاوه بر این، تشخیص دیابت از طریق مدل واحد بازگشتی دوطرفه توجه (ABI-LSTM) انجام میشود. برای بهبود عملکرد شبکه ABI-LSTM ، مدل انتخاب ابرپارامتر مبتنی بر الگوریتم بهینهسازی ژنتیک GA اضافه شده است. برای ارزیابی و تست مدلهای پیشنهادی، دادههای Kaggle مورد استفاده قرار گرفته است تا الگوریتمهای مختلف مقایسه شوند. در نهایت، هدف از این تحقیق پیادهسازی روشی است که به کمک دستگاههای اینترنت اشیاء (IoT) به افراد و مکانها این امکان را بدهد که به سادگی از این سیستم برای پیشبینی دیابت استفاده کرده و به دقت بالایی در مدیریت و پیشگیری از دیابت دست یابند. شبیهسازیهای انجام شده بر روی مجموعه دادههای Kaggle دقتی بیش از 97.50% را نشان دادهاند که نسبت به تکنیکهای موجود بهبود چشمگیری دارد.
Chronic diseases such as diabetes pose serious challenges worldwide due to their long-term impacts on health and quality of life. The use of advanced technologies, especially IoT devices, has shown great potential to optimize the detection and management of diabetes. These devices, including smart glucose monitors and wearable sensors, provide real-time data of key health indicators, enabling early intervention and preventive monitoring. This paper presents a novel method for early detection of chronic diseases based on IoT using multimodal deep learning with an approach combining three dimensions of feature, context, and time, which can provide a way for patients to self-manage with personalized treatment plans. This method uses a feature selection approach based on gray wolf optimization to reduce the dimensionality of the data. Then, the data is analyzed and processed using multimodal deep learning and a transfer model. In addition, diabetes diagnosis is performed through an attention-based bidirectional recurrent unit model (ABI-LSTM). To improve the performance of the ABI-LSTM network, a hyperparameter selection model based on the genetic optimization algorithm (GA) is added. Simulations on the Kaggle dataset show an accuracy and superiority of more than 97.50% compared to existing techniques.
1st Odisha Int. Conf. Electr. Power Eng., Commun. Comput. Technol. (ODICON), Bhubaneswar, India, Jan. 2021, pp. 1–6. [1] Islam, M.R.; Kabir, M.M.; Mridha, M.F.; Alfarhood, S.; Safran, M.; Che, D. Deep Learning-Based IoT System for Remote Monitoring and Early Detection of Health Issues in Real-Time. Sensors 2023, 23(11), 5204.
[9] I. V. Pustokhina, D. A. Pustokhin, D. Gupta, A. Khanna, K. Shankar, and G. N. Nguyen, ‘‘An effective training scheme for deep neural network in edge computing enabled Internet of Medical Things (IoMT)
systems,’’IEEE Access, vol. 8, pp. 107112–107123, 2020 [2] L. O. Schulz, P. H. Bennett, E. Ravussin, J. R. Kidd, K. K. Kidd, J. Esparza,and M. E. Valencia, ‘‘Effects of traditional and western environments on prevalence of type 2 diabetes in pima Indians in Mexico and the U.S.,Diabetes Care, vol. 29, no. 8, pp. 1866–1871, Aug. 2006
[10] R. P. Singh, M. Javaid, A. Haleem, R. Vaishya, and S. Ali, ‘‘Internet of Medical Things (IoMT) for orthopaedic in COVID-19 pandemic: Roles, challenges, and applications,’’ J. Clin. Orthopaedics Trauma, vol. 11, no. 4, pp. 713–717, Jul. 2020.
[3] K. Divya, A. Sirohi, S. Pande, and R. Malik, ‘‘An IoMT assisted heart disease diagnostic system using machine learning techniques,’’ in Cognitive Internet of Medical Things for Smart Healthcare, vol. 311,
A. E. Hassanien, A. Khamparia, D. Gupta, K. Shankar, and A. Slowik, Eds., New York, NY, USA: Springer, 2021, pp. 145–161.
[11] F. Alsubaei, A. Abuhussein, V. Shandilya, and S. Shiva, ‘‘IoMT-SAF: Internet of Medical Things security assessment framework,’’ Internet
Things, vol. 8, Dec. 2019, Art. no. 100123. [4] P. M. Kumar and U. D. Gandhi, ‘‘A novel three tier Internet of Things architecture with machine learning algorithm for early detection of heart diseases,’’ Comput. Electr. Eng., vol. 65, pp. 222–235, Jan. 2018
[12] T. Ahmad and J. Wu, ‘‘SDIGRU: Spatial and deep features integration using multilayer gated
recurrent unit for human activity recognition,’’ IEEE
Trans. Computat. Social Syst., vol. 11, no. 1, pp. 973–985, Feb. 2023. [5] S. Larabi-Marie-Sainte, L. Aburahmah, R. Almohaini, and T. Saba,‘‘Current techniques for diabetes prediction: Reviewand case study,’’ Appl.Sci., vol. 9, no. 21, p. 4604, Oct. 2019.
[13] T. Ahmad, J. Wu, I. Khan, A. Rahim, and A. Khan,
‘‘Human action recognition in video sequence using logistic regression by features fusion approach based on CNN features,’’ Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 12,no. 11, pp. 18–25, 2021. [6] S. U. Khan, N. Islam, Z. Jan, I. U. Din, A. Khan, and Y. Faheem, ‘‘An e-Health care services framework for the detection and classification of breast cancer in breast cytology images as an IoMT application,’’ Future Gener. Comput. Syst., vol. 98, pp. 286–296, Sep. 2019.
[14] Mirjalali, S.; Peng, S.; Fang, Z.; Wang, C.H.; Wu, S. Wearable Sensors for Remote Health Monitoring: Potential Applications for Early Diagnosis of COVID-19. Adv. Mater. Technol. 2022, 7, 2100545. [7] E. Ramanujam, T. Chandrakumar, K. T. Thivyadharsine, and D. Varsha,‘‘A multilingual decision support system for early detection of diabetes
using machine learning approach: Case study for rural Indian people,’’ in Proc. 5th Int. Conf. Res. Comput. Intell. Commun. Netw. (ICRCICN),
Bengaluru, India, Nov. 2020, pp. 17–21.
[15] Hammad, M.; Abd El-Latif, A.A.; Hussain, A.; Abd El-Samie, F.E.; Gupta, B.B.; Ugail, H.; Sedik, A. Deep learning models for arrhythmia detection in IoT healthcare applications. Comput. Electr. Eng. 2022, 100, 108011 [8] P. S. Kumar, A. Kumari, S. Mohapatra, B. Naik, J. Nayak, and M. Mishra,‘‘CatBoost ensemble approach for diabetes risk prediction at early stages,’’ in Proc.
[25] Y. Cao, Q. Tang, F. Yang, X. Su, S. You, X. Lu, and C. Xu, ‘‘Re-mine, learn and reason: Exploring the cross-modal semantic correlations for languageguided HOI detection,’’ in Proc. IEEE/CVF Int. Conf. Comput. Vis. (ICCV), Oct. 2023, pp. 23492–23503. [16] Ed-Driouch, C.; Mars, F.; Gourraud, P.A.; Dumas, C. Addressing the Challenges and Barriers to the Integration of Machine Learning into Clinical Practice: An Innovative Method to Hybrid Human–Machine Intelligence. Sensors 2022, 22, 8313.
[26] T. Ahmad, J. Wu, H. S. Alwageed, F. Khan, J. Khan, and Y. Lee,‘‘Human activity recognition based on deep-temporal learning using convolution neural networks features and bidirectional gated recurrent
unit with features selection,’’ IEEE Access, vol. 11, pp. 33148–33159,2023 [17] M. R. Islam, M. M. Kabir, M. F. Mridha, S. Alfarhood, M. Safran, and D. Che, ‘‘Deep learning-based IoT system for remote monitoring and early
detection of health issues in real-time,’’ Sensors, vol. 23, no. 11, p. 5204, May 2023.
[27] R. Gunasundari, U. Swathiksha, and S. Hemalatha, ‘‘A secured IoT healthcare architecture-based access control system using deep learning,’’in Smart Healthcare and Machine Learning. Singapore: Springer, 2024, pp. 175–193. [18] S. Joteppa, S. K. Balraj, N. Cheruku, T. R. Singasani, V. Gundu, and A. Koithyar, ‘‘Designing a smart IoT environment by predicting chronic kidney disease using kernel based xception deep learning model,’’ Revue d’Intelligence Artificielle, vol. 38, no. 1, pp. 303–312, Feb. 2024.
[28] S. J. N. Kumar, M. M. G. Alam, T. M. Raj, and R. U. Mageswari, ‘‘Golden search optimization based adaptive and diagonal kernel convolution neural network for disease prediction and securing IoT data in cloud,’’ Appl. Soft Comput., vol. 151, Jan. 2024, Art. no. 111137. [19] K. Venkatrao and S. Kareemulla, ‘‘HDLNET: A hybrid deep learning network model with intelligent IoT for detection and classification ofchronic kidney disease,’’ IEEE Access, vol. 11, pp. 99638–99652, 2023.
[29] H. A. Prihanditya, ‘‘The implementation of
Z-score normalization and boosting techniques to increase accuracy of C4.5 algorithm in diagnosing
chronic kidney disease,’’ J. Soft Comput. Explor., vol. 1, no. 1, pp. 63–69, 2020. [20] E. A. Refaee and S. Shamsudheen, ‘‘A computing system that integrates deep learning and the Internet of Things for effective disease diagnosis in smart health care systems,’’ J. Supercomput., vol. 78, no. 7, pp. 9285–9306, May 2022.
[30] Seyedali Mirjalili , Seyed Mohammad Mirjalili ,.. “Grey Wolf Optimizer,Elsevier ,Vol 69,pp41-61 , March 2014 [21] K. Venkatrao and K. Shaik, ‘‘CAD-CKD: A computer aided diagnosis system for chronic kidney disease using automated BiGSqENet in the Internet of Things platform,’’ Evolving Syst., vol. 15, pp. 1487–1502,Mar. 2024
[31] Y. Cao, F. Yang, Q. Tang, and X. Lu, ‘‘An attention enhanced bidirectional LSTM for early forest fire smoke recognition,’’ IEEE Access, vol. 7, pp. 154735–154737, 2019. [22] A. Ashraf, Z. Qingjie,W. H. K. Bangyal, and M. Iqbal, ‘‘Analysis of brain imaging data for the detection of early age autism spectrum disorder using
transfer learning approaches for Internet of Things,’’ IEEE Trans. Consum. Electron., vol. 70, no. 1, pp. 4478–4489, Feb. 2024.
[32] Jenna Car, “ An Introduction to Genetic Algorithms, pp3,May 16,2014
[23] A. Sundas, S. Badotra, G. S. Shahi, A. Verma, S. Bharany, A. O. Ibrahim, A. W. Abulfaraj, and F. Binzagr, ‘‘Smart patient monitoring and recommendation (SPMR) using cloud analytics and deep learning,’’ IEEE Access, vol. 12, pp. 54238–54255, 2024.
[33] Diabetes Health Indicators Dataset. Accessed: Apr. 2024. [Online]. [24] Y. Cao, F. Yang, Q. Tang, and X. Lu, ‘‘An attention enhanced bidirectional LSTM for early forest fire smoke recognition,’’ IEEE Access, vol. 7, pp. 154732–154742, 2019.
