Please use this identifier to cite or link to this item:
http://studentrepo.iium.edu.my/handle/123456789/10991
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Adamu Abubakar Ibrahim, Ph.D | en_US |
dc.contributor.advisor | Afidalina Tumia, Ph.D | en_US |
dc.contributor.advisor | Roslina Othman, Ph.D | en_US |
dc.contributor.advisor | Azrina Md. Ralib, Ph.D | en_US |
dc.contributor.author | Rahman, Mohammed Ashikur | en_US |
dc.date.accessioned | 2022-07-13T00:29:29Z | - |
dc.date.available | 2022-07-13T00:29:29Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | http://studentrepo.iium.edu.my/handle/123456789/10991 | - |
dc.description.abstract | Sepsis is a severe threat to global health. Approximately, the mortality rate of sepsis in the Intensive Care Unit (ICU) is 42%. In 2017, 11 million sepsis-related deaths were reported among 49 million cases, 20% of all-cause of deaths worldwide. Detection and prediction of sepsis in earlier stage allow patients to get earlier care and better results, but sepsis is often unknown until the late stages. Substantial bodies of research studies on sepsis prediction have mainly focused on rules-based severity scores, which are transparent and straightforward; unfortunately, they have imperfect sensitivity and specificity in identifying and predicting sepsis. Typically, various sepsis predictions approach that would allow for predicting in an earlier stage, which can reduce the mortality rate and treatment cost. So, machine learning algorithms can be a choice for predicting sepsis. Therefore, this current thesis identified the features influencing early sepsis prediction and examining the features impelling the clinical severity scores used for the prediction of sepsis. The thesis also developed a hybrid optimal brain surgeon algorithm for sepsis prediction and tested the proposed algorithm's accuracy. The research methodology adopted for this thesis is an experimental simulation. The datasets used in this research were adopted from MIMIC-III, which comes with vast electronic health records. A systematic literature review was performed, and significant features of the MIMIC-III dataset for sepsis prediction were obtained by applying Automatic Backward Elimination (ABE) algorithm, Generalized Linear Model (GLM), and Correlation Matrix (CM). After that, the research built a hybrid-sepsis prediction model using machine learning techniques to train and test with selected features for model selection. Then Optimal Brain Surgeon (OBS) algorithm was used to simplify the architecture of the neural network for making an explainable deep learning-based sepsis prediction model. This is where hybridization has taken effect. The pruning algorithm OBS uses Hessian information and considers the time delay for measuring the saliency. Second-derivative information is used to compromise between the difficulty of the network and the training set error. The thesis's finding revealed that the AUROC of the predictive model was 0.882. The hybrid OBS algorithm pruned network is 80.0% with the same accuracy of the prediction model. This result indicates that the proposed hybrid model is efficient with high prediction accuracy and slight complexity compared with some previous prediction techniques. Early prediction of sepsis can reduce mortality rates and save treatment costs among ICU patients. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | Kuala Lumpur : Kulliyyah of Information and Communication Technology, International Islamic University Malaysia, 2021 | en_US |
dc.subject.lcsh | Medical informatics | en_US |
dc.subject.lcsh | Artificial intelligence -- Medical applications | en_US |
dc.subject.lcsh | Brain -- Computer interfaces | en_US |
dc.title | Prediction of sepsis using artificial neural network and optimal brain surgeon | en_US |
dc.type | Doctoral Thesis | en_US |
dc.description.identity | t11100429153MohammedAshikurRahman | en_US |
dc.description.identifier | Thesis : Prediction of sepsis using artificial neural network and optimal brain surgeon / by Mohammed Ashikur Rahman | en_US |
dc.description.kulliyah | Kulliyyah of Information and Communication Technology | en_US |
dc.description.programme | Doctor of Philosophy in Education | en_US |
dc.description.abstractarabic | الإنتان تهديد خطير للصحة العالمية؛ إذ يؤدي إلى وفيات في وحدة العناية المركزة بمعدل ٤٢٪، وقد أُبلغ عام 2017 عن ١١ مليون حالة وفاة سببها بالإنتان من بين 49 مليون حالة تمثل 20٪ من جميع أسباب الوفيات في جميع أنحاء العالم، ويؤدي الاكتشاف المبكر للإنتان، أو التنبؤ به؛ إلى رعاية مبكرة ونتائج طيبة، ولكن؛ غالبًا ما يكون الإنتان مجهولاً، ولو في المراحل المتأخرة، وقد ركزت مجموعة من الدراسات في التنبؤ بالإنتان أساسًا على درجات الشدة المستندة إلى القواعد التي على الرغم من أنها واضحة مباشرة؛ تقصر في حساسيتها وخصوصيتها عن التنبؤ به؛ إذ ليس لمنهجية التنبؤ بالإنتان دور في الاكتشاف المبكر له، مما يحدُّ من معدل الوفيات وتكلفة العلاج، ولكن؛ بمكن أن تكون خوارزميات التعلم الآلي خيارًا للتنبؤ بالإنتان، وعليه؛ يتناول هذا البحث سمات التأثير على التنبؤ بالإنتان، وفحص العوامل التي تستدعي درجات الخطورة السريرية المستخدمة للتنبؤ بالإنتان، وقد صمَّم الباحث خوارزمية هجينة لجراحة الدماغ المثلى؛ للتنبؤ بالإنتان، واختبر مدى تعقيد الخوارزمية الهجينة المقترحة ودقَّتها، وتوسَّل الباحث منهج المحاكاة التجريبية، فاعتمد مجموعات بيانات MIMIC-III التي تأتي مع سجل صحي إلكتروني كبير، وذلك بعد مراجعة الدراسات السابقة للحصول على الميزات المهمة لمجموعة بيانات MIMIC-III؛ للتنبؤ بالإنتان من خلال تطبيق خوارزمية الإزالة التلقائية للخلف (ABE)، والنمط الخطي المعمم (GLM)، ومصفوفة الارتباط (CM)، ومن ثم؛ صاغ الباحث أنموذجًا للتنبؤ بالإنتان الهجين؛ باستخدام تقنيات التعلم الآلي للتدريب والاختبار، ثم قوَّم الشبكة باستخدام جراحة الدماغ المثلى (OBS)؛ لتسهيل بنية الشبكة العصبية حيث بدأ التهجين تأثيره، وتستخدم خوارزمية جراحة الدماغ المثلى بيانات مصفوفة ، وتأخذ في الحسبان التأخير الزمني لقياس البروز، كما تُستخدم المعلومات المشتقة الثانية ؛ للتوفيق بين تعقيد الشبكة وخطأ مجموعة التدريب، وقد تبيَّن أن نسبة AUROC للأنموذج المقترح كانت ٠,٨٨، وأن خوارزمية (OBS) الهجينة قوَّمت أكثر من ٨٠٪؛ بدقة أنموذج التنبؤ نفسه؛ أي إن الأنموذج كان فعالاً مع دقة تنبؤ عالية وتعقيد طفيف؛ مقارنة ببعض تقنيات التنبؤ السابقة، | en_US |
dc.description.callnumber | t R 859.7 A78 R147P 2021 | en_US |
dc.description.notes | Thesis (Ph.D)--International Islamic University Malaysia, 2021. | en_US |
dc.description.physicaldescription | xiv, 187 leaves : illustrations ; 30cm. | en_US |
item.openairetype | Doctoral Thesis | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.languageiso639-1 | en | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
Appears in Collections: | KICT Thesis |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
t11100429153MohammedAshikurRahman_24.pdf | 24 pages file | 388.79 kB | Adobe PDF | View/Open |
t11100429153MohammedAshikurRahman_SEC.pdf Restricted Access | Full text secured file | 2.79 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Google ScholarTM
Check
Items in this repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated. Please give due acknowledgement and credits to the original authors and IIUM where applicable. No items shall be used for commercialization purposes except with written consent from the author.