I n d on e s i an   Jo u r n al   o f  El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   17 ,   N o .   1 ,  J a n u a r y   20 20 ,   pp .   52 4 ~ 53 2   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 1 7 .i 1 . pp52 4 - 53 2     524       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   A  M u l t i - l a y e r   p e r c e p t r o n   b a s e d   i n t e l l i g e n t   t h y r o i d   d i se a se   p r e d i c t i o n   s y st e m       A r v i n d   S e l w a l ,  I fr ah   R ao o f   D e pa r t m e n t   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a n d  I nf o r m a t i o n  T e c hno l o gy ,  C e n t r a l   U ni v e r s i t y   o f   J a m m u,   J & K ,   I ndi a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d  A ug  18,   201 8   R e v i s e d  J ul   6 ,   2019   A c c e pt e d  J ul   20 ,   201 9       A   c ha l l e ng i ng   t a s k  f o r   t he   m o de r n  r e s e a r c h  i s   t o   a c c ur a t e l y   di a g no s e   t he   di s e a s e s   pr i o r   t o   t he i r   t r e a t m e nt .   P a r t i c ul a r l y   i n  r ur a l   a r e a s ,   t he   i ns t a nt   di a g no s i s   f o r   a   l i f e   s t y l e   di s e a s e   i s   r a r e l y   a v a i l a bl e ;   i t   be c o m e s   ne c e s s a r y   t o  us e   m o de r n  c o m put i ng   t e c hni q ue s   t o   de s i g n  i nt e l l i g e n t   pr e d i c t i o n   s y s t e m s .     A   m a c hi ne   l e a r n i ng   m o de l   i s   us e d  f o r   s o l v i ng   c o m pl e x  a nd  no n - s e pa r a b l e   pr e d i c t i o n  pr o bl e m s   i n  d i f f e r e n t   f i e l ds   l i ke   m e di c a l   d i a g no s i s ,   de c i s i o n  s uppo r t   s y s t e m s ,   bi o c he m i c a l   a na l y s i s ,   i m a g e   p r o c e s s i ng   a nd   f i na nc i a l   a na l y s i s   e t c .   T h e   a c c ur a c y   f o r   t hy r o i d  di a g no s i s   s y s t e m   m a y   be   i m pr o v e d  b y   c o ns i de r i ng   f e w   a ddi t i o na l   a t t r i bu t e s   l i ke   h e r e d i t y ,   a g e ,   a nt i - b o di e s   e t c .     I n  t hi s   pa p e r ,   a n   i m p r o v e d  a nd   i nt e l l i g e n t   t hy r o i d  di s e a s e   pr e di c t i o n   s y s t e m   i s   de v e l o pe d  u s i ng   m ul t i l a y e r   pe r c e pt r o n  ( M L P )   m a c h i ne   l e a r n i n g   m o de l .     T he   pr o po s e d  s y s t e m   us e s   7  t o   11  f e a t ur e s   o f   t he   i ndi v i dua l s   t o   c l a s s i f y   t he m   i n  no r m a l ,   hy pe r t hy r o i d  a nd  hy p o t h y r o i d  c l a s s e s .   T he   s y s t e m   us e s   g r a di e n t   de s c e n t   ba c kpr o po g a t i o n  a l g o r i t hm   f o r   t r a i ni ng   t h e   m a c hi ne   l e a r n i ng   m o de l   us i ng   da t a s e t   o f   120  s ub j e c t s   c o l l e c t e d  f r o m   S K I M S   H o s pi t a l ,   J a m m u  a nd  K a s hm i r .   T he   t hy r o i d  pr e d i c t i o n  s y s t e m   pr o m i s e s   e xc e l l e n t   o v e r a l l   a c c ur a c y   o f   ne a r l y   99. 8%   f o r   11  a t t r i bu t e s   w i t h  m o r e   num b e r   t r a i n i ng   i ns t a nc e s .   H o w e v e r ,   t he   s y s t e m   r e s ul t s   i n  a   l o w e r   a c c ur a c y   o f   66. 7%   us i ng   11   a t t r i bu t e s   a nd  70 %   us i ng   7   a t t r i but e s   w i t h   30   s ubj e c t s .   Ke y w or ds :   Int e l l i ge nt   s y s t e m s   M a c hi n e   l e a rni n g     M ul t i - l a y e r   pe r c e pt r o n   P a t t e rn  c l a s s i f i e r   T h y r o i d  di s e a s e     C opy r i gh t   ©   2020   I n s t i t ut e   o f   A dv anc e d  E ng i ne e r i ng   and   S c i e nc e .     A l l   r i gh t s   r e s e r v e d .   Cor r e s pon di n g   Au t h or :   A r v i n d   S e l w a l ,   Ce n t ra l   U n i v e r s i t y   of   J a m m u ,   S a m b a ,   J a m m u   a n d  K a s h m i r,   I ndi a - 1811 43.   E m a i l :   a r v i n d . c uj @ gm a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N   M a c h i n e   l e a r n i n g  i s   a   m o de r n   w a y   o f   c o m put i n g  w h e r e   kn o w l e dge   a l o n gw i t h   a   t e c h n i que   i s   us e d  t o   b ui l d  a   m o de l   w h i c h   i m i t a t e s   t h e   b e h a v i o ur   o f   h um a n   b e i n g.   O n c e   t h e   m a c i n e   l e a r n i ng  m o de l   i s   t r a i ne d  i t   w i l l   s t a r t   pr e di c t i n g  t h e   c l a s s   o f   a   gi v e n   f e a t ur e   s e t .   A s   s h o w n   i n   t h e   F i gur e 1,   a   v a r i e t y   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g  t e c h n i que s   a r e   a v a i l a b l e   w h i c h   m a y   b e   c a t e go r i s e d  b r o a dl y   i n t o   s upe r v i s e d,   un s upe r v i s e d  a n d  r e i n f o r c e m e n t   l e a r n i n g.   T h e   t y pi c a l   e xa m pl e s   o f   s upe r v i s e d  m a c h i n e   l e a r n i n g  a l go r i t h m s   i n c l ude s   N e a r e s t   n e i gh b o ur   c l a s s i f i c a t i o n ,   r e gr e s s i o n ,   S uppo r t   v e c t o r   m a c h i n e   (S V M ),   A r t i f i c i a l   n e ur a l   n e t w o r ks   N a ï v e   b a s e   c l a s s i f i e r s   a n d  de c i s i o n   t r e e s .   A n   A r t i f i c i a l   n e ur a l   n e t w o r k   (A N N )   i s   a n   i n f o r m a t i o n   pr o c e s s i n g  pa r a di gm   t h a t   i s   m o t i v a t e d  b y   t h e   w a y   b i o l o gi c a l   n e ur a l   s y s t e m   i . e .   b r a i n   pr o c e s s   t h e   da t a .   T h e   n e ur a l   n e t w o r k  c o n s t i t ut e s   o f   c o un t l e s s   i n t e r c o n n e c t e d  i n f o r m a t i o n   h a n dl i n g  c o m po n e n t s   c a l l e d  n e ur o n s .   T h e   ke y   c o m po n e n t   o f   t h e   n e ur a l   n e t w o r k  i s   a   n o v e l   s t r uc t ur e .   N e ur a l   s y s t e m s ,   w i t h   t h e i r   e f f i c i e n t   c a pa b i l i t y   t o   de r i v e   m e a n i n gf ul   i n f o r m a t i o n   f r o m   i m pr e c i s e   i n f o r m a t i o n ,   c a n   b e   ut i l i z e d  t o   s e pa r a t e   a n d  di s t i n gui s h   pa t t e r n s   t h a t   a r e   t o o   i n t r i c a t e   t o   b e   n o t i c e d  b y   a n y   c o m put e r   t e c h n i que   o r   b y   h um a n . A s   A N N   i s   a   s e l f   l e a r n i n g  f r a m e w o r k,   i t   s h o w s   di s t i n c t i v e   c l a s s e s   o f   l e a r n i n g  c a l c ul a t i o n s ,   f o r   e xa m pl e ,   s upe r v i s e d  l e a r n i n g,   un s upe r v i s e d  l e a r n i n g  a n d  r e i n f o r c e m e n t   l e a r n i ng .   A N N s   a r e   w i de l y   us e d  i n   t h e   r e a l - w o r l d  c o m put a t i o n   a ppl i c a t i o n s .   T h e   v a r i o us   a r e a s   o f   a ppl i c a t i on   i n c l ude   pa t t e r n   r e c o gn i t i o n ,   pa t t e r n   c l a s s i f i c a t i o n   a n d  pa t t e r n   pr e di c t i o n .   T h e   w h o l e   pa r a di gm   o f   pr e di c t i n g  l i f e s t y l e   di s e a s e   i s   s h i f t i n g  f r o m   o l d  c o n v e n t i o n a l   m e t h o d  t o   m a c h i n e   l e a r n i n g  b a s e d   pr e di c t i o n   s y s t e m s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c E n g&   Co m p   S c i   IS S N :   2502 - 4752       A   m u l t i l a y e r - p e r c e pt r on   bas e d  i nt e l l i g e nt   t h y r oi d  d i s e as e   pr e di c t i on   s y s t e m   ( A r v i ndS e l w al )   525   T h y r o i d  di s e a s e   i s   o n e   a m o n g  t h e   c o m m o n   l i f e s t y l e   di s e a s e .   T h y r o i d  o r ga n   i s   a   b ut t e r f l y - m o l de d   o r ga n   w hi c h   i s   p r e s e n t   i n   t h e   n e c k  un de rn e a t h   t h e   m o ut h   o f   h um a n   b o d y .   It   r e l e a s e   h o r m o n e s   t h a t   c o n t r o l   m e t a b o l i s m   l i ke   h e a rt   ra t e ,   b o d y   t e m pe r a t u r e   e t c .   I t   p r o duc e s   t w o   m a i n  h o rm o n e s   T 3  a n d  T 4 .   T h e s e   h o rm o n e s   a r e   r e s po n s i b l e   f o r   v a r i o us   m e t a b o l i c   a c t i v i t i e s   l i ke   b o d y   w e i gh t ,   h e a r t   ra t e   e t c .   T h e s e   a c t i v i t i e s   m a y   ge t   di s t ur b e d  i f   t h e   l e ve l   of  t h e s e   h o r m o n e s   c h a nge s .   S o   t h e   di a g n o s i s   of   t h y r o i d  di s e a s e   i s   i m po rt a n t   p ri o r   t o   i t s   t r e a t m e n t .   A b o ut   32  pe r c e n t   o f   t h e   t o t a l   I n di a n   po pul a t i o n   s uf f e r s   f r o m   t h y r o i d  di s e a s e .   T h e   T h y r o i d  di s e a s e   m a y   b e   b r o a dl y   c a t e go r i z e d  i . e .   h y p ot h y r o i d  a n d  h y pe r t h y r o i d.   W h e n   t h e   a m o u n t   o f  h o rm o n e s   e xc e e d  t h e   a m o un t   r e qui r e d  by   t h e   h um a n   b o d y ,   i t   c a us e s   h y pe r t h y r o i di s m .   H y po t h y r o i di s m   i s   t h e   i n v e r s e   o f   h y p e r t h y r o i di s m ;   i t   r e duc e s   b o d y   m e t a bo l i s m ,   c a u s e   dr o w s i n e s s   a n d   pa i n  i n  j o i n t s .               F i gu r e   1 .   M a c hi n e   l e a rni n g   t a xo n o m y   F i gu r e   2. M e c h a ni s m   o f   t h y r o i d  d i s e a s e       T h e   r e s t   o f   t h e   a r t i c l e   i s   o r ga n i s e d  a s   f o l l o w s .   T h e   S e c t i o n   2  o f   t h e   a r t i c l e   pr e s e n t s   a   b r i e f   b a c kgr o un d  o f   v a r i o us   r e l a t e d  l i f e   s t y l e   di s e a s e   pr e di c t i o n   s y s t e m s .   T h e   S e c t i o n   3  e xpl a i n s   a b o ut   t h e   m a c h i n e   l e a r n i n g  b a s e d  f r a m e w o r k  a n d  a l go r i t h m   o f   t h e   pr o po s e d  i n t e l l i ge n t   t h y r o i d  pr e di c t i o n   s y s t e m .   T h e   t r a i n i n g  a n d  pr e di c t i o n   a c c ur a c y   o f   t h e   pr o po s e d  t h y r o i d  s y s t e m   a t   v a r i o us   l e v e l s   i s   c o m put e d  i n   t h e   S e c t i o n   4.     T h e   S e c t i o n   5  o f   t h e   a r t i c l e   pr o v i de s   b r i e f   f i n di n gs   a n d  f ut ur e   s c o pe   o f   t h e   pr e s e n t e d  r e s e a r c h .         2.   R ELA TED   WO R K   V a r i o us   r e s e a r c h e r s   ha v e   us e d  di ff e r e n t   pa t t e rn   c l a s s i f i e r s   fo r   de ve l o pi n g  l i f e s t y l e   di s e a s e   pr e di c t i o n   s y s t e m s .   In   t hi s   s e c t i o n   a   b r i e f   s t ud y   of   t h y r o i d  di s e a s e   pr e di c t i o n   s y s t e m   h a v e   be e n   pr e s e n t e d .     I .   D .   M a y s a n j a y a   e t . a l .   (2015)   h a v e   us e d  s i x  di f f e r e n t   m e t h o ds   f o r   t h e   di a g n o s i s   of   t h y r o i d  di s e a s e .   A f t e r   e xpe r i m e nt i o n,   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   m ul t i l a y e r   pe r c e pt i o n   w a s   fo un d  hi g h e s t   a s   c o m pa r e d  t o   t h a t   o f   t h e   o t h e r   f i ve   m e t h o ds   [1] .   M o hd. R e z a   e t . a l .   (20 17)  ha v e   di s c us s e d  t h e   di a g n o s i s   of   di ff e r e n t   t y pe s     of   t h y r o i d  di s e a s e   us i ng  A N N   by   c o n s i de r i ng  t h e   a ge   of   a n   i n di v i du a l .   T h e   i n pu t   t o   t h e   t h y r o i d  p r e di c t i o n  s y s t e m   i s   s e ve n   h o r m o n e   t e s t s   i n c l udi ng  a ge   a nd  t h e   o ut put   i s   t h e   di a g n o s i s   o f   t h e   t h y r o i d.   T h e   v a r i o us   A N N   s t ruc t u r e s   us e d  i n c l ude s   M L P ,   P N N ,   G R N N   A N D   CF N N   [2] .   S hi v a n e e p a n d a y   e t   a l   (2016)  ha v e     pr o po s e d   v a r i o us   da t a   m i n i ng  t e c hni que s   l i ke   B a y e s   n e t ,   m ul t i l a y e r   pe r c e pt i o n,   R B F   n e t w o r k,   L 4. 5 ,   CA R T ,   R E P   t r e e ,   de c i s i o n   s t um p   t o   de v e l o p  c l a s s i f i e r s   f o r   di a g n o s i s   o f   h y po t h y r o i d   di s e a s e   [20] .   A f t e r   pe r f o r m i ng  t h e   e xpe r i m e n t s ,   i t   i s   c l e a r  t ha t   R E P   t r e e   a n d  L 4. 5  t e c hn i que s   pe r f o r m   w e l l   a s   c o m pa r e d   t o   o t h e r s   [3] .    M a z i n  A b dul   r a s o o l h a m e e d  e t . a l   (2009)  ha v e   pr o po s e d  a   m e t h o d  o f   c l a s s i fy i n g  t h y r o i d  di s e a s e   us i n g   m ul t i l a y e r   fe e d   fo r w a r d  us i n g   b a c k  pr o pa ga t i o n   l e a rn i ng  r ul e . In   t hi s   w o r k  t hr e e   i n put s   h a v e   be e n   c o n s i de r e d  a s   T 3 , T 4, T S H   [4] .   S a e e dS h a ri a t i   a n d   M a hdi   M o t a n a l i H a g h i ghi   (2 010)  ha v e   us e d  f uz z y   s y s t e m   t o   di a g n o s i s   h e pa t i t i s   a n d  t h y r o i d  di s e a s e .   T h e   r e s u l t s   o f   f uz z y   n e ura l   n e t w o r ks   w i t h  s uppo rt   v e c t o r   m a c hi n e   a n d   a rt i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k  w e r e   c o m pa r e d   [5] . A n u pa m S h uk l a   e t . a l .   (20 09)  i n   t h e i r   w o r k  ha v e   t r a i n e d  t h e   s y s t e m   us i n g  t hr e e   A N N   a l go ri t hm s ,   t h e   b a c kp r o po ga t i o n   (B P A ),   t h e   r a d i a l   b a s i s   f un c t i o n   (R B F )  a nd  t h e   l e a rn i ng  v e c t o r   qua n t i z a t i o n   (L V Q )  [6] .   N a r e n de r   K um a r   e t . a l . (20 17)  ha v e   us e d  v a r i o us   da t a   c l a s s i f i c a t i o n s   t e c hni que s   a n d   t h e i r   a c c u r a c y   pe r fo r m a n c e   t o   p r e di c t   c hr o ni c   ki d n e y   di s e a s e   [7] .   X i n g   e t . a l .   (20 17)  ha v e   pr o po s e d  a   t e c hn i q ue   w h i c h   i s   c o n c e rn e d  w i t h  t h e   a i m   t o   de v e l o p  a   da t a   m i ni n g  a l go r i t h m   t o   p r e di c t   s u r v i v a l   o f   CH P   pa t i e nt s   (Co r o n a r y   H e a r t   D i s e a s e ).   I n  t hi s   w o r k,   t hr e e   a l g o r i t hm ' s   w e r e   us e d  t o   de ve l o p  t h e s e   pr e di c t i o n  m o de l s   [8] .   H s i a n g  e t . a l .   (2 006)  ha v e   Co m pa r e d  E xpe r t   J udgm e n t   ( k n o w l e dge   b a s e d)  a n d  A u t o m a t i c   A ppr o a c h e s m  (d a t a   d r i v e n )  i n   t hi s   p a pe r,   t h e   a ut h o r s   ha v e   c o m pa r e d  t w o   di f fe r e n t   f e a t u r e s   s e l e c t i o n   t e c hn i q ue s   t o   e xt r a c t   f e a t u r e s   f r o m   a   gi v e n   da t a   s e t .   T h e   r e s ul t   s u gge s t s   t ha t   t h e   a ut o m a t i c   f e a t u r e   s e l e c t i o n  a pp r o a c h  i m p r o v e   t h e   p r e di c t i o n   c a p a b i l i t y   of   a   c l a s s i f i e r   w hi l e   a s   t h e   do m a i n   e xpe r t   i m p r o v e s   t h e   s e n s i t i v e l y       M A C H I N E  LE A R N I N G     UN S UP E RV I S E D  L E AR NI NG     S UP E RV I S E D  L E AR NI NG   C L ASS I F I C AT I O N   ( T R E E S,   SV M ,   A N N ,   K N N ,   N A Ï V E   B A Y E S  E T C . )   R E G R E SS I O N   ( L in e a r ,   M u lt ip le )   C L US T E RI NG ,  DI M E NSI O N  RE DU C T I O N   ( K   – M e a n s ,   P C A ,   I C A ,   L D A )   RE I NF O RC E M E NT   L E A R N I N G   (Q -   L e a nin g )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    IS S N : 2 502 - 47 52   In do n e s i a n  J   E l e c E n g&   Co m p   S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   1 ,  J a n u a r y   20 20  :     52 4   -   53 2   526   of   a   c l a s s i f i e r   [9] .   R a j e e b de v  e t . a l .   (20 08)  i n   t h e i rr e s e a r c h   pr o po s e d  a   b i n a r y   c l a s s i f i c a t i o n   p r o b l e m   fo r   t h e   di a g n o s i s   of   =   di a b e t e s .   A   pe r s o n   s uffe r i n g  f r o m   di a b e t e s   f a l l   i n   c l a s s   1  a n d  n o n   di a b e t i c   f a l l   i n   c l a s s   2.   T h e y   us e d  b a c kpr o po ga t i o n   a l go ri t hm   i n  M ul t i l a y e r   f e e d  fo r w a r d.   In  t hi s ,   t h e   a ut h o r s   us e d  s i n gl e   a s   w e l l   a s   m ul t i   l a y e r   pe r c e pt r o n.   B o t h   t h e   n e ura l   n e t w o r ks   ha v e   s i x  i n p ut   n o de s   a n d  o n e   o ut pu t   n o de .   T h e   n e t w o r k  s uc c e s s f ul l y   c l a s s i f i e d  pa t i e nt s   i n t o   di a b e t i c   a nd  n o n   di a b e t i c   w i t h   pe r f o r m a n c e   of   92. 50%   [10] .   Ca na n   e t . a l .   (2009)  p r o po s e d  a   h y b r i d  s t r uc t u r e   o f   n e ur a l   n e t w o r k  a n d  f uz z y   l o gi c .   T h e   e xpe r i m e n t   s h o w s   t h a t   t h e   h y b r i d  s c h e m e s   h a v e   b e t t e r   r e s ul t s   o v e r   t h e   n o n   h y b r i d  s t r uc t u r e s   [11] .   S hra d h a D e s h m uk h   e t . a l .   (2017 )  =   p r o po s e d   t w o   i m po r t a nt   c l a s s i f i c a t i o n  a l go ri t hm s   na m e l y   f uz z y   m i n - m a x   a n d   p r u ni n g   f uz z y   m i n - m a x  a l go r i t h m s   [12] .  K   V i s h w a n a nt   e t . a l .   (2014)  p r o po s e d  M ul t i l a y e r   P e r c e pt r o n  a n d  B a c k  P r o pa ga t i o n   A N N   t o   di s t i n gu i s h   t h e   t y p e   of   t h e   s t o n e .   T h e   m ul t i l a y e r   pe r c e pt r o n   w i t h   b a c kp r o po ga t i o n   gi v e s   h i g h   a c c ura c y   of   98%  w h e n   c o n t ra s t e d  w i t h  N a i v e   B a y e s   [13] .   M ut hus e l v a n  e t . a l   (2016)   f oc us e s   o n   i m pl e m e n t i n g   f i v e   di ff e r e n t   t y pe s   of  da t a   m i ni n g  t e c hni que s   us i n g  a   d a t a   m i ni n g  t o o l   c a l l e d  W E K A   i n   o r de r   t o   pr e di c t   b r e a s t   c a n c e r   f r o m   b l oo d   da t a   s e t s .   T h e   f i v e   a l go r i t hm s   i n c l ude   N a i v e   B a y e s ,   o n e   R ,   Z e r o   R ,   R a n do m   t r e e   a l go ri t hm   a nd  j 48.   O n   c o m pa ri n g  t h e   pe r f o r m a n c e   of   t h e   v a r i o us   a l go r i t h m s ,   i t   s how s   t h a t   J 48  a l go ri t hm   pe r f o r m a n c e   w a s   h i g h e s t   i . e .   8 6. 3 6%  w hi l e   a s   m i ni m u m   (Z e r o   R )  i s   56. 81%   [14] . M a d h u ri   e t . a l .   (20 13)  p r o po s e d  a   c o m put e r   a i de d  a r t i f i c i a l   i nt e l l i ge n c e   s y s t e m   us e d  f o r   di a g n o s i s   o f   s t r e s s   [15 - 25] .   N   G a n e s a n   e t . a l .   (20 10)  us e d  n e u ra l   n e t w o r ks   i n   t h e   m e di c a l   f i e l d   f o r   p r e c l i n i c a l   s t u dy .   In  t hi s   w o r k  t h e   a ut h o r   ha v e   s h ow n   t h e   v a ri o us   w a y s   by   w h i c h   ne u r a l   n e t w o r ks   c a n   b e   a ppl i e d  o n   c l i ni c a l   d a t a   f o r   t h e   di a g n o s i s   o f  l un g  c a n c e r   [1 6] - [23] .   S a p na   (2016 )  ha s   p r o po s e d  f us i o n   of   b i g  da t a   a nd  n e ura l   n e t w o r ks   fo r   pr e di c t i n g  t h y r o i d.   Cl i ni c a l   i n f o r m a t i o n   i s   h uge   i n   v o l um e ,   t h us   c o n v e n t i o na l   d a t a   p r o c e s s i n g  a p pl i c a t i o n s   w o n ' t   b e   s uff i c i e n t   t o   i nt e r p r e t   b i g  d a t a ,   h e n c e   i t   n e e ds   i nn o v a t i o n s   t e c hni que s   t o   ha n d l e   a n d   e xt r a c t   i m po rt a nt   i n f o r m a t i o n   f r o m   i t   [17] .   F e n gy i n gX i e   e t . a l .   (2017)   b ui l d  a   nov e l   t e c hn i q ue   fo r   de t e c t i n g  t um o r   a s   a m i a b l e   o r   t hr e a t e n i ng  by   a na l y z i ng  i m a ge s .   I n   t hi s   r e s e a r c h,   t h e y   d e s i gn e d  a n   e n s e m b l e   c l a s s i f i e r   t h a t   c o m b i n e s   b a c k   pr o pa g a t i o n   n e u ra l   n e t w o r k  w i t h  f uz z y   n e ura l   n e t w o r k   [18] .   D e   A r a uj o   e t . a l .   (2 017)  p r o po s e d  a     c l a s s i c a l   m e t h o d  fo r   i nduc t i o n   m o t o r s   f a ul t   di a g n o s i s   do   n ot   a l w a y s   pr ov i de   s a t i s f a c t o r y   r e s ul t s .   T h e   a ut h o r  pr o po s e s   a   h y b r i d  s y s t e m   t h a t   us e s   da t a   o b t a i n e d  f r o m   v i b r a t i o n,   a n d  c u rr e n t   s e n s o r s   t o   pr e di c t   f a i l u r e s   a t   a n  e a rl y   s t a ge   [20 ].   T h e   i n put   t o   t h e   s y s t e m   i s   b a s e d  o n   f uz z y   l o gi c   i s   gi v e n   by   pr o c e s s i n g  t h e   s i g na l s   i n   t h e   f r e que n c y   a n d  t i m e   do m a i n   t hr o ug h   s h o rt   t i m e   F o ur i e r   t r a n s fo r m   a nd  m u l t i   r e s o l ut i o n   a na l y s i s   [21 - 22] .   T h e   t e c hn i q ue   a l l o w s   a n   i n c r e a s e   i n   r e l i a b i l i t y   i n   t h e   de t e c t i o n   a n d  d i a g n o s i s   i n   t h e   l e v e l   of   s e ve r i t y   a s   c o m pa r e d   t o   e xi s t i n g   t e c hni que s   [ 19 - 24] .       3.   TH Y R O I D   P R ED I C TI O N   S Y S TE M   U S I N G   M A C H I N E   LEA R N I N G     In   o rde r   t o   a dd r e s s   t h e   m a j o r   r e s e a r c h   g a ps ,   t h e   n e e d  i s   t o   de s i gn   a n   i m p r o v e d  t h y r o i d  di s e a s e   pa t t e rn  c l a s s i f i e r  s y s t e m   by   i n c l udi ng  a ddi t i o na l   f e a t ur e s   l i k e   a ge   g r o up,   h e r e di t y ,   a nt i b o di e s .   T h e   b l o o d  t e s t   i s   t h e   po o r e s t   a n d   c r ude s t   m e t h o d  of   de t e r m i n i ng  w h e t h e r   a   pe r s o n   i s   s uf fe r i n g  f r o m   t h y r o i d  o r   n o t ,   s o   t h e   b e t t e r   s o l ut i o n   t o   s o l ve   t hi s   p r o b l e m   i s   t o   t a ke   i nt o   c o n s i de r a t i o n   m o r e   pa ra m e t e r s .   M o r e o ve r ,   t h e   s y s t e m   m a y   ut i l i z e   b e t t e r  c l a s s i f i e r s   i n   o r de r   t o   i m p r o v e   t h e   o v e r a l l   a c c ur a c y   o f   t h e   di a g n o s t i c   s y s t e m .   T h e   i m p r o v e d   t h y r o i d  s y s t e m   m us t   us i n g  l a t e s t   m a c h i n e   l e a rn i ng  t e c hni q ue   t o   t ra i n   a n d  t h e n   t e s t   t h e   m a c h i n e   l e a rni n g   m o de l .   I n  t hi s   s e c t i o n  t h e   de t a i l e d  f r a m e w o r k  a n d   a l go r i t hm s   a r e   p r e s e n t e d.       3 .1 .   P r o p o s e d   F r am e w o r k     T h e   t ra i ni n g  a nd  t e s t i n g  p h a s e s   of   t h e   t h y r o i d  di s e a s e   pr e di c t i o n   s y s t e m   i s   c l e a r l y   s h o w n   i n   t h e   F i gu r e   3.   A s   s h o w n   i n   t h e   F i gu r e   3,   t h e   f i r s t   s t e p  i s   t o   i de n t i fy   t h e   t y pi c a l   pa ra m e t e r s   /   ri s k  f a c t o r s   w h i c h   a r e   r e s po n s i b l e   fo r   t h e   t h y r o i d  di s e a s e   i n   h u m a n   b e i ngs .   I n   t h e   n e xt   s t e p ,   m i s c e l l a n e o us   da t a s e t   o f  v a ri o us   pa t i e nt s   o f   di ffe r e n t   c a t e go r i e s   i s   c o l l e c t e d.   I n   t h e   c o n v e n t i o n a l   m e t h o ds   o f   t h y r o i d  di a g n o s i s   s y s t e m ,   m a j o r i t y   of   a ut h o r s   ha v e   us e d  o n l y   t h r e e   f a c t o r s   na m e l y   T 3,   T 4  a nd  T S H .   In   t h e   p r o po s e d  di a g n o s t i c   pr e di c t i o n  s y s t e m ,   m o r e   n u m b e r   o f   ri s k  f a c t o r s   c a n   b e   i n c l u d e d.   In   o r de r   t o   c l a s s i f y   a   pa r t i c ul a r  pa t i e n t   i n t o   a n y   o f   t h e   t h r e e   c l a s s e s   a   da t a s e t   o f   120  s a m pl e s   h a s   b e e n   o b t a i n e d  a n d  pr e pr o c e s s e d.   I n   o r de r   t o   r e m o v e   a n o m a l i e s ,   n o i s e   a n d  t o   qua n t i f y   B o o l e a n   v a l ue s   t h e   da t a   s e t   i s   m a n ua l l y   e n r i c h e d.   O n c e   t h e   da t a s e t   i s   pr e pa r e d,   a   m ul t i l a y e r   pa t t e r n   c l a s s i f i e r   m o de l   i s   c r e a t e d  a n d  t r a i n e d  w i t h   t h e   da t a s e t .   T h e   M L P   pa t t e r n   c l a s s i f i e r   m o de l   i s   s t o r e d  f o r   t h e   t e s t i n g  ph a s e .   In   o r de r   t o   c h e c k  t h e   a c c ur a c y   o f   t h y r o i d  pr e di c t i o n s   a   s a m pl e   o f   r a n do m l y   c h o s e n   pa t i e n t s   i s   a ppl i e d  o n   t h e   s t o r e d  M L P     pr e di c t i o n   s y s t e m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c E n g&   Co m p   S c i   IS S N :   2502 - 4752       A   m u l t i l a y e r - p e r c e pt r on   bas e d  i nt e l l i g e nt   t h y r oi d  d i s e as e   pr e di c t i on   s y s t e m   ( A r v i ndS e l w al )   527     F i gu r e   3 .   F ra m e w o r k  f o r   t h e   p r o po s e d  s y s t e m         3. 2 .   P r o p o s e d   A l go r i th m     M L P   i s   o n e   o f   t h e   m o s t   c o m m o n   A N N   w h i c h   i s   w i de l y   us e d  f o r   di f f e r e n t   t a s ks   l i ke   pa t t e r n   c l a s s i f i c a t i o n ,   pa t t e r n   r e c o gn i t i o n   e t c .   O n e   o f   t h e   m o s t   i m po r t a n t   f e a t ur e s   o f   M L P   i s   t h a t   w e   c a n   s pe c i f y   a n y   n um b e r   o f   o ut put   c l a s s e s .   T h e   n e t w o r k  a r c h i t e c t ur e   c h o s e n   f o r   t h i s   pr o b l e m   i s   M L P   h a v i n g  e l e v e n   i n put   n o de s   a n d  t h r e e   o ut put   n o de s .   E a c h   n o de   pr e s e n t   i n   t h e   i n put   l a y e r   i s   c o n n e c t e d  t o   e v e r y   o t h e r   n o de   i n   t h e   h i dde n   l a y e r   t h r o ugh   s o m e   w e i gh t s .   T h e   v a l ue   o f   t h e   w e i gh t e d  i n put   s um   t o   a   pa r t i c ul a r   n o de   m a y b e   l a r ge ,   t h e r e f o r e   i t   i s   i m po r t a n t   t o   s c a l e   do w n   t h e   w e i gh t e d  s um   b y   r e duc i n g  i t   b e f o r e   pr o duc i n g  t h e   r e s ul t e d  o ut put   o f   t h a t   pa r t i c ul a r  n o de .   F o r   t h i s   pur po s e   a   f un c t i o n   i s   a ppl i e d  o n   t h e   w e i gh t e d  i n put .   O n e   o f   t h e   b e s t   m e t h od s   i s   b a c kpr o po ga t i o n   l e a r n i n g  w h i c h   w o r ks   o n   t h e   pr i n c i pl e   o f   gr a di e n t   de s c e n t   r ul e .   T h e   s t e ps   o f   t h e   t r a i n i n g  a n d  m a c h i ne   l e a r n i ng  b ui l di n g  a l go r i t h m   a r e   e xpl a i n e d  i n   t h e   f o l l o w i n g  s e c t i o n .   T h e   m ul t i l a y e r   pe r c e pt r o n   i s   t r a i n e d  w i t h   11  n o de s   i n   t h e   i n put   l a y e r   o f   t h e   n e t w o r k.       3. 2. 1  Th e P s e u d o   C o d e   fo r   Tr ai n i n g  th e   Th yr o i d   P r e d i c ti o n   S ys te m   U s i n g  M LP     1 .   I ni t i al i z e   w e i ght s   and  l e ar ni ng  r at e .   2.   P e r f or m   s t e ps   3  t o  10  t i l l   c ondi t i on  i s   f al s e .   3.   R e pe at   s t e ps   4  t o  9  f or   e ac h  pai r   t o  be   t r ai ne d.   4.   E ac h  i nput   node   s ay   X i  r e c e i v e s   an  i nput   s i gnal   an d  pas s   i t   t o  t he   ne x t   node   pr e s e nt   i n  hi dde n  l ay e r .   5.   E ac h  node   i n  t he   hi dde n  l ay e r   s ay   h j   s um s   i t s   w e i ght e d  i nput   t o  c al c ul at e   ne t   i nput   as   ( f e e d  f or w ar d  phas e   I )   as   s how n  i n  e q. 1.      = + ∑                                       = 1                   ( 1)                 Ac t i v a t i on   f u nc t i o n  i s   t he n  ap pl i e d  o n  t he      t o  c al c u l at e   t he   o ut put   o f   t he   h i dde n  node :    = ƒ (  )                       ( 2)   t hi s   ou t pu t   s i gna l   i s   t he n  s e nd   as   i npu t   t o   t he   ou t p ut   l ay e r   node     f r o m   hi dde n  n ode     6.   F or   e ac h   ou t pu t   node   O k ,   c a l c u l a t e   t he   t o t a l   i n put   a s   s how n  i n   e q. 3.      = 0 + ∑                                     = 1                       ( 3)     N ow ,   app l y   t he   ac t i v a t i o n  f un c t i on   o n     t o  c om pu t e   t he   ou t pu t   s i gna l   as   i n   e q.   4:    =   ƒ ( )                       ( 4)   B ac k - pr o pag at i on   l e ar ni n g  r u l e   ( P has e   I I ) :   7.   E ac h   ou t pu t   node   r e c e i v e s   t he   i np ut   t r ai ni ng  v e c t o r   a s s o c i at e d  w i t h  t he   t a r ge t   pat t e r n   and   c om put e s   t he   e r r or   us i ng   e q. 5   ∆   = (  −  ) ′ (  )                   ( 5)               O n   t he   ba s i s   of   e r r o r   c al c u l at e d ,   adj us t   t he   w e i ght s   a s     g i v e n  i n   e q. 6   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    IS S N : 2 502 - 47 52   In do n e s i a n  J   E l e c E n g&   Co m p   S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   1 ,  J a n u a r y   20 20  :     52 4   -   53 2   528       ∆    =   ∆                                                                   ( 6)   Se nd    ∆     bac k   t o   t he   hi dde n  l ay e r   8.   E ac h   h i dde n   node   c a l c u l a t e   t he   s um   of   t h i s   de l t a  f r om   t he   ou t pu t   node   us i ng   e q. 7                                                             ∆  = ∑ ∆   = 1                                                ( 7)     E r r o r   i s   c a l c ul a t e d  as   pe r   e q. 8   ∆   = ∆  ′ (  )                     ( 8)                 A dj us t   w e i ght   an d  b i a s   as   ( P has e   I I I ) :   9.   E ac h   o ut p ut   an d  hi d de n  no de s   u pda t e   bi as   and   w e i ght s   a s :    (  ) =  (  ) + ∆                            ( 9)               0 (  ) = 0 (  ) + ∆ 0                                                                        ( 10)   10.   C he c k   w he t he r   t he   ac t ua l   out put   e qua l s   t he   t a r ge t   ou t pu t   ( s t o pp i ng   c o ndi t i on)         3. 2 . 2  T e s ti n g A l go r i th m   fo r   th e   P att e r n   C l as s i f i c a ti o n     1.   R e pe at   s t e ps   2   t o   4   f or   e ac h   i n pu t     2.   Se t   t he   a c t i v at i on   o f   i np ut   un i t   f or   X i.   3.   A t   h i dde n  node   s ay   X ,   c al c u l at e   t he   ne t   i npu t   and   ou t p ut   as   s how n  i n  e q .   1 1  and   e q.   12   r e s pe c t i v e l y :    = + ∑  = 1                         ( 11)    = ƒ (  )                     ( 12)   4.   A t   ou t pu t   node ,   c om pu t e   t he   ou t pu t   a s   gi v e n  i n  e q .   13  and   e q. 1 4    = 0 + ∑                 = 1                                                                           ( 13)    =   ƒ (  )       4.   R ES U LTS   A N D   A N A L Y S I S   T h e   e xpe r i m e n t s   w e r e   c o n duc t e d  o n   t h e   r e a l   d a t a s e t   o f   120  i n s t a n c e s   c o l l e c t e d  f r o m   S K IM S   S o ur a ,   S r i na g a r ,   I n d i a .   T h e   s ub j e c t s   w e r e   c h o s e n   c a r e f ul l y   c o ve ri n g  w i de   r a nge   o f   po pul a t i o n  i n c l ud i n g   m e n ,   w o m e n ,   o l d  a n d  y o un gs t e r s .   T h e   v a l ue s   f o r   e l e ve n   a t t r i b ut e s   w e r e   c o l l e c t e d  fo r   a l l   t h e   120  i n s t a n c e s   a nd  s o m e   a t t r i b ut e s   ha v e   be e n   qua n t i f i e d  a n d  f a c t o r i z e d.   T h e   p r e pr o c e s s i n g  o f   t h e   da t a s e t   h a s   b e e n   do n e   i n   o r de r  t o   r e m o v e   a m b i gui t i e s ,   a n o m a l i e s   a n d  e rr o r s .   T h e   p r e - p r o c e s s e d  da t a s e t   i s   us e d  t o   t ra i n  t h e   p a t t e rn  c l a s s i f i e r  m o de l   us i n g  t h e   b a c k  e rr o r   p r o pa g a t i o n   a l go r i t hm   f o r   t h e   m ul t i - l a y e r   pe r c e pt r o n.   T h e   da t a   s e t   ha s   b e e n   s pl i t   i n t o   t r a i n   a n d  t e s t   da t a   i n s t a n c e s .   T h e   m a c h i n e   l e a rni n g  m o de l   h a s   b e e n   t ra i n e d   by   v a r y i n g  t h e   s i z e   o f   t ra i ni n g  da t a s e t   a nd  t h e n   t e s t e d  o n  t e s t   d a t a   s e t   t o   a c hi e v e   t h e   c r o s s   v a l i d a t i o n .   T h e   F i gu r e   4  s h o w s   t h e   b e s t   pe r fo r m a n c e   of   M L P   a t   e po c h s   9  o n   30  i n s t a n c e s   w i t h   7  a t t ri b ut e s .     In   t h e   F i gu r e   5,   t h e   g r a d i e nt   e rr o r   g r a p h   h a s   b e e n   s h o w n   o n   30  i n s t a n c e s   a n d  7  a t t r i b ut e s .   I n   t h e   F i gu r e   6  s h o w s   t h e   c o n f us i o n   m a t r i x   c l e a r l y   r e v e a l s   t h e   pe r f o r m a n c e   of   t h e   pa t t e rn   c l a s s i f i e r   (M L P ).   T h e   g r e e n  c e l l s   i n  t h e   c o n f us i o n   m a t ri x  r e p r e s e n t   c o rr e c t l y   c l a s s i f i e d  i n s t a nc e s   w h i l e   a s   t h e   r e d  c e l l s   r e pr e s e nt   i n c o rr e c t   c l a s s i f i c a t i o n.   T h e   b l ue   bo x  r e p r e s e n t s   pe r c e nt a ge   o f   bo t h   c o r r e c t   a s   w e l l   a s   i n c o rr e c t   c l a s s i f i c a t i o n   c l a s s e s .   R O C  w i t h   30  i n s t a n c e s   a n d  7   a t t r i b ut e s ,   pe r f o r m a n c e   w i t h   1 20   i n s t a n c e s   a n d  7  a t t r i b ut e s   a s   s h o w n   i n     F i gu r e   7   a n d   8 .   T h e   p r o po s e d  m o d e l   of   t h e   d i a g n o s t i c   s y s t e m   h a s   b e e n   e v a l u a t e d  a t   v a r i o us   n u m b e r s   o f   t r a i n i ng  i n s t a n c e s   a n d  f e a t ur e s   a s   s h o w n   i n   t h e   T a b l e 1. I n   t h e   i n i t i a l   s t e p  t h e   t ra i ni n g  o f   t h e   s y s t e m   h a s   b e e n   c a rri e d  o ut   w i t h   30  i n s t a n c e s   w h i c h   us e d  o n l y   9  i t e r a t i o n s   w i t h   g ra di e nt   e rr o r   o f   0. 031 4.   T h e   T a b l e   2  c l e a rl y   r e v e a l s   t h a t   t h e   t ra i ni n g  o f   t h e   s y s t e m   w i t h   30  s a m pl e s   r e s ul t s   i n   a n   a c c ura c y   of   85%  w i t h   t e s t i ng  a c c ura c y   of   40%  a n d  ov e r a l l   po o r   a c c ur a c y   of   66. 7%.   T h e   t ra i ni n g  o f   t h e   p r o po s e d  s y s t e m   w i t h   7  a t t r i b ut e s   a n d  30  s a m p l e s   e xh i b i t s   14  i t e r a t i o n s   w i t h  g r a di e n t   e rr o r  o f   9. 95e - 07.   F u rt h e rm o r e ,   t h e   n u m b e r   o f   i n s t a n c e s   w e r e   s uc c e s s f ul l y   i n c r e a s e d  f o r   t h e   t ra i ni n g  o f   t h e   p r o po s e d  s y s t e m   a n d  pe r f o rm a n c e   i s   e v a l ua t e d  a t   60 , 90  a n d   120   i n s t a n c e s   w h i c h  i s   s h o w n   i n  t h e   T a b l e   1   a nd  T a b l e   3 .         T a b l e 1.   T ra i ni n g   P e r f o r m a n c e   o f   t h e   T h y r o i d  S y s t e m   w i t h  1 1  a nd  7   F a t u r e s   (e po c h s ,   g r a d i e n t   e rr o r s )   It e ra t i o n s   S a m p l e   S i z e   F e a t u r e s   = 1 1   F e a t u r e s   = 7   A t t e m p t   In t a n c e s   E p o c h s   N e t w o rk   T ra i n e d   G ra d i e n t   E rr o r   E p o c h s   N e t w o rk   T ra i n e d   G ra d i e n t   E rr o r   1   30   9   Y E S   0 . 0 3 1 4   14   y e s   9 . 9 5 e - 07   2   60   25   Y E S   0 . 0 0 0 2 9   13   y e s   0 . 0 1 1 8   3   90   34   Y E S   0 . 0 0 0 5 9 1   21   y e s   0 . 0 0 1 6 1   4   120   56   Y E S   9 . 2 3 e - 07   21   y e s   0 . 0 1 0 3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c E n g&   Co m p   S c i   IS S N :   2502 - 4752       A   m u l t i l a y e r - p e r c e pt r on   bas e d  i nt e l l i g e nt   t h y r oi d  d i s e as e   pr e di c t i on   s y s t e m   ( A r v i ndS e l w al )   529       F i g ur e   4 .   P e r f o r m a nc e   w i t h  30  i n s t a nc e s   a nd   7   a t t r i bu t e s       F i g ur e   5 .   G r a d i e n t   e r r o r   w i t h  30   i n s t a nc e s   a n d  7  a t t r i bu t e s           F i g ur e   6 .   C o nf us i o n   m a t r i x  w i t h  30  i n s t a nc e s   a n d  7   a t t r i bu t e s       T h e   T a b l e   3  s h o w s   t h e   t ra i ni n g  pe r f o r m a n c e   of   t h e   pr o po s e d  s y s t e m   w i t h   7  a t t ri b ut e s   a t   di f fe r e nt   n u m b e r   o f   i n s t a n c e s .   T h e   o v e r a l l   a c c ura c y   of   t h e   p r o po s e d  di a g n o s t i c   s y s t e m   i s   ~ 100%   w i t h   11   a t t ri b ut e s   w h e r e   a s   99. 2%  w i t h  7  a t t r i b ut e s .   O n  t h e   o t h e r   ha n d ,   t h e   r e s ul t s   c l e a rl y   r e v e a l s   t ha t   t h e   num b e r  o f   a t t r i b ut e s   fo r   t h y r o i d  di a g n o s i s   a r e   i n de pe n de nt   o f   t h e   n u m b e r   o f   i n s t a n c e s   i n   t e rm s   o f   ov e r a l l   a c c ura c y   w h i c h   i s   ~ 99 . 8   %  i n   b o t h   t h e   c a s e s .   S ur p ri s i n g l y ,   w i t h   l o w e r   num b e r   o f   i n s t a n c e s   f o r   t ra i ni n g  t h e   m o de l   (e . g .   30) ,   t h e   o ve r a l l   a c c ur a c y   i s   be t t e r   f o r   s e ve n   a t t ri b ut e s   (70%)  i n s t e a d  o f   e l e ve n   a t t r i b ut e s   (66 . 7%) .   T h e   n um b e r   o f   e poc h s   r e qui r e d   f o r   t ra i ni n g   t h e   m o de l   w i t h   e l e v e n   a t t r i b ut e s   i n c r e a s e s   w i t h   i n c r e m e nt   i n  t h e   s a m p l e s .   T h e   T a b l e   4  i l l us t ra t e s   t h e   pe r f o r m a n c e   c o m pa ri s o n   o f   t h e   p r o po s e d  t h y r o i d  di a g n o s t i c   s y s t e m   w i t h  t h e   e xi s t i n g  s i m i l a r   s y s t e m s .   T h e   r e s ul t s   c l e a r l y   i n d i c a t e   t ha t   t h e   n u m b e r s   of   a t t r i b ut e s   us e d  fo r   b ui l di n g  a   pr o po s e d  m o de l   a r e   m uc h   m o r e   t ha n   t h e   o t h e r   s y s t e m s .   I .   D .   M a y s a n j a y a   e t . a l . (2 015)  us e d  M L P   b a c kpr o po ga t i o n   p a t t e rn  c l a s s i f i e r s   f o r   t h y r o i d  di a g n o s t i c   s y s t e m   b a s e d  o n   5  a t t ri b ut e s   w i t h  a c c ura c y   of  96. 7%   w h i c h   i s   o ut pl a y e d  by   t h e   p r o po s e d  di a gn o s i s   s y s t e m   us i ng  11  a t t r i b ut e s   w i t h   o v e r a l l   a c c ura c y   o f  ~ 100% .   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   pr o po s e d  s y s t e m   i s   b e t t e r   t ha n   t h e   o t h e r   s i m i l a r  s y s t e m s   pr o po s e d  by   M a z i n   A b dul   R a s oo l   (2009)   a nd  S a e e dS h a ri a t i   e t . a l .   (2010)   i n  t e rm s   o f   pr e di c t i o n   a c c ur a c y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    IS S N : 2 502 - 47 52   In do n e s i a n  J   E l e c E n g&   Co m p   S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   1 ,  J a n u a r y   20 20  :     52 4   -   53 2   530       F i g ur e   7 .   R O C   w i t h   30   i ns t a nc e s   a nd   7  a t t r i b ut e s           F i g ur e   8 .   P e r f o r m a nc e   w i t h  120   i ns t a nc e s   a n d  7  a t t r i bu t e s       T a b l e   2 .   P e r f o r m a n c e   o f   t h e   I n t e l l i ge n t   T h y r o i d  P r e di c t i o n  S y s t e m   w i t h  11f e a t u r e s   (t ra i ni n g ,   v a l i d a t i o n ,   t e s t i n g,   a c c ur a c y )       T a b l e   3 .   P e r f o r m a n c e   o f   t h e T h y r o i d  P r e di c t i o n  S y s t e m   w i t h  7  F e a t u r e s   ( A c c u r a c y )   It e ra t i o n   N o .   D a t a   S i z e   P e r fo r m a n c e   T ra i n i n g   A c c u ra c y   V a l i d a t i o n   A c c u ra c y   T e s t i n g   A c c u ra c y   O v e ra l l   A c c u ra c y   1   30   0 . 0 0 2 0 9   75%   100%   20%   70%   2   60   0 . 0 1 2 4   9 5 . 2 %   100%   7 7 . 8 %   9 3 . 3 % s   3   90   0 . 0 0 0 6 6 3   100%   100%   9 2 . 9 %   9 8 . 9 %   4   120   0 . 0 0 8 5 2   ~ 1 0 0 %   9 4 . 4 %   ~ 1 0 0 %   9 9 . 2 %     It e ra t i o n   N o .   D a t a   S i z e   P e r fo r m a n c e   T ra i n i n g   A c c u ra c y   V a l i d a t i o n   A c c u ra c y   T e s t i n g   A c c u ra c y   O v e ra l l   A c c u ra c y   1   30   0 . 0 3 1   85%   20%   40%   6 6 . 7 %   2   60   9 . 8 7 e - 05   ~ 1 0 0 %   77%   ~ 1 0 0 %   9 6 . 7 %   3   90   0 . 0 0 0 1 5 8   ~ 1 0 0 %   ~ 1 0 0 %   ~ 1 0 0 %   ~   1 0 0 %   4   120   3 . 1 0 e - 07   ~ 1 0 0 %   ~ 1 0 0 %   ~ 1 0 0 %   ~ 1 0 0 %   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a n  J   E l e c E n g&   Co m p   S c i   IS S N :   2502 - 4752       A   m u l t i l a y e r - p e r c e pt r on   bas e d  i nt e l l i g e nt   t h y r oi d  d i s e as e   pr e di c t i on   s y s t e m   ( A r v i ndS e l w al )   531   T a b l e   4 .   Co m p a r a t i v e   A n a l y s i s   of  V a r i o us   P a t t e rn   Cl a s s i f i e r s   f o r   T h y r o i d  P r e di c t i o n   S y s t e m   w i t h  O u r  S y s t e m   A u t h o r   D i a g o n o s i s   F e a t u r e s   M a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e   u s e d   P e r fo r m a n c e   I.   D .   M a y s a n j a y a   e t . a l .   ( 2015)   T h y ro i d   5   M L P   ( Ba c k   p ro p o g a t i o n )   A c c u ra c y = 9 6 . 7   %   M a z i n   A b d u l Ra s o o l   (2 0 0 9 )   T h y ro i d   3   M L P               --   S a e e d s h a ri a t i ,   M a h d i   m o t a v a l i   (2 0 1 0 )   H e p a t i t i s   a n d   T h y ro i d   --   S e l f   o rg a n i z e d   f u z z y   s y s t e m                     --     P r o p o s e d   t h y r o i d   p r e d i c t i o   s y s t e m   ( 2 0 1 8 )     T h y r o i d     7   a n d   1 1     M L P   ( B a c k   p r o p o g a t i o n )   A c c u r a c y   f w i t h   7   f e a t u r e   s = 9 9 . 2 %   A c c u r a c y   f w i t h   1 1   F e a t u r e s   =   9 9 . 8 %       5.   C O N C LU S I O N   T h e   i n t e l l i ge n t   p r e di c t i o n   a n d  c l a s s i f i c a t i o n   ha s   b e e n   a c h i e v e d  by   t r a i ni n g  t h e   M L P   m o de l   w i t h   a   m i xe d  d a t a s e t   o f   v a r i o us   s ubj e c t s   c o l l e c t e d  f r o m   i n di v i du a l s   l i v i n g  i n   di f f e r e n t   ha b i t a t s .   T h e   pr o po s e d  m o de l   w a s   s uc c e s s f ul l y   t e s t e d  w i t h   ra n do m   s a m p l e s   i n c l u d i n g  i n s t a n c e s   of   h y p e r t h y r o i d,   h y po t h y r o i d  a n d   n o rm a l   i n di v i du a l s .   T h e   s y s t e m   e xh i b i t s   e xc e l l e nt   t ra i ni n g  a n d  t e s t i n g  a c c ura c y   of   a l m o s t   100%  w i t h   11  a t t ri b ut e s   a n d  99. 2%  w i t h   7  a t t ri b ut e s .   T h e   pr o po s e d  t h y r o i d  pr e di c t i o n   s y s t e m   e xh i b i t s   b e t t e r   p r e di c t i o n   a c c u r a c y   o f  n e a rl y   99. 8%  w i t h   7  o r  11  o f   f e a t ur e s   a s   c o m pa r e d  t o   e xi s t i ng  s i m i l a r   s y s t e m s   w h i c h   us e d  o n l y   3  t o 5  f e a t ur e s .     M o r e ov e r ,   c o m pa r i s o n   ha s   b e e n   c a rri e d  o ut   b e t w e e n   t h e   t w o   e xpe r i m e nt s   c o n duc t e d  w i t h  di f f e r e n t   num b e r   o f  de c i s i o n   a t t r i b ut e s .   A s   a   f ut u r e   r e s e a r c h ,   t h e   e n s e m b l e s   us i n g  R a n do m   f o r e s t s ,   B a ggi n g   a n d   B oo s t i n g   m a c h i n e   l e a rni n g  a dv a n c e d  t e c h ni que s   m a y   be   us e d  t o  i m pr o v e   t h e   a c c ur a c y .   F ur t h e r m o r e ,   t h e   pr o po s e d   m a c h i n e   l e a rni n g   m o de l   m a y   b e   e xt e n de d  t o   di a g n o s e   o t h e r   t y p e s   of   l i fe s t y l e   di s e a s e s   l i ke   di a b e t e s ,   b l oo d   pr e s s u r e   a n d  m a n y   m o r e .   T h e   de e p  l e a rn i ng  t e c hni que s   l i k e   CN N   m a y   b e   us e d  t o   f ur t h e r   i n c o r po ra t e   t h e   i n t e l l i ge n c e   i n   t h e   p r o po s e d  s y s t e m .         R EF ER EN C ES   [ 1]   I .   D .   M a y s a nj a y a ,   H .   A .   N ug r o ho ,   N .   A .   S e t i a w a n,   J .   G .   N o ,   a nd  K .   U g m ,   “ A   C o m pa r i s o n  o f   C l a s s i f i c a t i o n  M e t ho ds   o n   D i a g no s i s   o f   T hy r o i d  D i s e a s e s , ”   20 15  I n t .   Se m i n .   I n t e l l .   T e c h nol .   I t s   A pp l . ,   pp .   89 – 94 ,   2 015 .   [ 2]   M .   R .   O be i da v i ,   A .   L .   I .   R a f i e e ,   a n d  O .   M a hd i y a r ,   “ D i a g no s i ng   T hy r o i d  D i s e a s e   by   N e ur a l   N e t w o r k s , ”   v o l .   1 0,     no .   2 ,   pp.   5 09 – 5 24,   2 017 .   [ 3]   P .   D ur g a ,   V .   S .   J e ba kum a r i ,   a nd  D .   S ha nt hi ,   “ D i a g no s i s   a nd  C l a s s i f i c a t i o n  o f   P a r ki n s o ns   D i s e a s e   U s i ng   D a t a   M i n i ng   T e c hni q ue s , ”   I SSN O n l i ne )   I nt .   J .   A dv .   R e s .   T r e nds   E ng .   T e c hnol . ,   v o l .   3,   no .   14 ,   pp .   2394 – 377 7,   20 16 .   [ 4]   A .   F a br i c s ,   “ A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k   S y s t e m   f o r , ”   no .   2,   p p.   51 8 – 528,   2 009 .   [ 5]   S .   S ha r i a t i   a n d  M .   M .   H a g hi g hi ,   “ C o m pa r i s o n  o f   a nf i s   ne ur a l   n e t w o r k  w i t h  s e v e r a l   o t he r   a nn s   a nd  s uppo r t   v e c t o r   m a c hi ne   f o r   d i a g no s i ng   he p a t i t i s   a n d  t hy r o i d  di s e a s e s , ”   2 010  I n t .   C onf .   C om p ut .   I nf .   Sy s t .   I nd.   M ana g.   A pp l .   C I S I M   2010 ,   pp.   5 96 – 5 99,   2 010 .   [ 6]   R .   T i w a r i ,   A .   S hu kl a ,   a n d  P .   K a u r ,   “ D i a g no s i s   o f   T hy r o i d  D i c i a l   N e ur a l   N e t w o r k s , ”   no .   M a r c h ,   pp.   6 – 7,   2 009 .   [ 7]   N .   K um a r   a nd  S .   K ha t r i ,   “ I m pl e m e n t i ng   W E K A   f o r   m e di c a l   da t a   c l a s s i f i c a t i o n  a nd  e a r l y   di s e a s e   p r e d i c t i o n , ”   2017   3r d   I n t .   C o nf .   C om pu t .   I nt e l l .   C om m u n.   T e c hn ol . ,   p p.   1 – 6,   20 17.   [ 8]   Y .   X i ng ,   J .   W a ng ,   Z .   Z ha o ,   a nd   a ndY o ng ho ng   G a o ,   “ C o m bi na t i o n   D a t a   M i ni ng   M e t ho ds   w i t h  N e w   M e d i c a l   D a t a   t o   P r e d i c t i ng   O ut c o m e   o f   C o r o na r y   H e a r t   D i s e a s e , ”   20 07  I n t .   C onf .   C onv e r g .   I n f .   T e c hno l .   ( I C C I T   20 07) ,    pp.   86 8 – 87 2,   20 07.   [ 9]   T .   H s i a ng ,   C .   P .   W e i ,   a n d  V c .   S .   T s e ng ,   “ F e a t u r e   s e l e c t i o n  f o r   m e di c a l   d a t a   m i n i ng :   C o m pa r i s o ns   o f   e xpe r t   j udg m e nt   a nd  a u t o m a t i c   a pp r o a c he s , ”   P r oc .   -   I E E E   S y m p .   C om put .   M e d.   S y s t . ,   v o l .   2006 ,   pp .   165 – 170 ,   200 6.   [ 10]   R .   D e y   a nd  V .   B a j pa i ,   “ A ppl i c a t i o n  o f   A r t i f i c i a l   N e ur a l   N e t w o r k  (   A N N   )   t e c hni que   f o r   D i a g no s i ng   D i a be t e s   M e l l i t us , ”   I E E E e x p l o r e r ,   no .   155 ,   pp .   8 – 11 ,   2008 .   [ 11]   C a na n  S e no l   a nd  T ül a y   Y i l di r i m ,   “ T hy r o i d  a nd  br e a s t   c a nc e r   d i s e a s e   d i a g no s i s   u s i ng   F uz z y - ne ur a l   ne t w o r ks , ”   E L E C O   20 09   -   6t h  I n t .   C on f .   E l e c t r .   E l e c t r on.   E n g. ,   pp .   390 – 393 ,   2 009.   [ 12]   S .   D e s hm u kh  a nd   S .   S h i nd e ,   “ D i a g no s i s   o f   L ung   C a nc e r   us i ng   P r u n e d  F uz z y   M i n - M a x   N e u r a l   N e t w o r k , ”   I n t .   C on f .   A ut om .   C ont r o l   D y n.   O p t i m .   T e c h.   I C A C D O T   2 016 ,   pp .   3 98 – 4 02 ,   2 017.   [ 13]   K .   V i s w a na t h  a nd  R .   G una s unda r i ,   “ D e s i g n  a nd  a na l y s i s   pe r f o r m a nc e   o f   ki dne y   s t o ne   de t e c t i o n  f r o m   ul t r a s o und   i m a g e   by   l e v e l   s e t   s e g m e nt a t i o n  a nd  A N N   c l a s s i f i c a t i o n, ”   P r oc .   2 014  I n t .   C o nf .   A d v .   C om pu t .   C om m un.   I nf or m a t i c s ,   I C A C C I   2 014 ,   pp.   4 07 – 4 14 ,   2 014 .   [ 14]   S .   M u t hu s e l v a n,   K .   S .   S u nda r a m ,   a nd  P r a ba s he e l a ,   “ P r e d i c t i o n  o f   br e a s t   c a nc e r   us i ng   c l a s s i f i c a t i o n  r ul e   m i ni ng   t e c hni que s   i n   b l o o d  t e s t   da t a s e t s , ”   2016   I nt .   C on f .   I nf .   C om m un .   E m be d.   S y s t . ,   no .   I c i c e s ,   p p.   1 – 5,   20 16 .   [ 15]   V .   J .   M a d hur i ,   M .   R .   M o ha n ,   a n d  R .   K a a v y a ,   “ S t r e s s   M a n a g e m e n t   U s i ng   A r t i f i c i a l   I nt e l l i g e nc e , ”   2013  T hi r d  I n t .   C onf .   A dv .   C om pu t .   C om m un . ,   pp.   5 4 – 57 ,   201 3.   [ 16]   N .   G a ne s a n ,   “ A ppl i c a t i o n  o f   N e ur a l   N e t w o r ks   i n  D i a g no s i ng   C a nc e r   D i s e a s e   U s i ng   D e m o g r a phi c   D a t a , ”   I n t .   J .   C om put .   A pp l .   ( 0975 ,   v o l .   1 ,   no .   26,   p p.   76 – 85 ,   2010 .   [ 17]   S .   S a p na ,   “ F u s i o n  o f   B i g   D a t a   a nd  N e ur a l   N e t w o r ks   f o r   P r e di c t i ng   T h y r o i d, ”   201 6  I n t .   C onf .   E l e c t r .   E l e c t r on.   C om m un.   C om p ut .   O pt i m .   T e c h . ,   pp .   243 – 247 ,   201 6.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    IS S N : 2 502 - 47 52   In do n e s i a n  J   E l e c E n g&   Co m p   S c i ,   V o l .   17 ,   N o .   1 ,  J a n u a r y   20 20  :     52 4   -   53 2   532   [ 18]   F .   X i e ,   H .   F a n ,   Y .   L i ,   Z .   J i a ng ,   R .   M e ng ,   a nd  A .   B o v i k,   “ M e l a no m a   c l a s s i f i c a t i o n  o n  de r m o s c o p y   i m a g e s   us i ng   a   ne ur a l   n e t w o r k   e n s e m b l e   m o de l , ”   I E E E   T r an s .   M e d.   I m ag i ng ,   v o l .   36,   no .   3,   p p.   84 9 – 85 8,   20 17.   [ 19]   A .   A .   G .   D e   A r a uj o   C r uz ,   R .   D .   G o m e s ,   F .   A .   B e l o ,   a n d  A .   C .   L i m a   F i l ho ,   “ A   H y br i d  S y s t e m   B a s e d  o n  F uz z y   L o g i c   t o   F a i l ur e   D i a g no s i s   i n  I nduc t i o n  M o t o r s , ”   I E E E   L a t .   A m .   T r ans . ,   v o l .   1 5,   no .   8 ,   p p.   14 80 – 1 489 ,   2017 .   [ 20]     M .   B h a r g a v a ,   A .   S e l w a l ,   " A s s o c i a t i o n  r u l e   m i n i ng   us i ng   a pr i o r i   a l g o r i t hm :   A   r e v i e w " ,   I n t e r na t i o nal   J ou r na l   of   A dv an c e d  R e s e ar c h   i n  C om pu t e r   S c i e nc e ,   v o l .   4 ,   no .   2,   20 13 .     [ 21]    A .   S e l w a l   a nd  S .   K .   G up t a ,   “ T e m p l a t e   s e c ur i t y   a na l y s i s   o f   m ul t i m o da l   bi o m e t r i c   f r a m e w o r ks   b a s e d  o n  f i ng e r pr i n t   a nd  ha n d  g e o m e t r y   ଝ , ”   P e r s pe c t .   S c i . ,   v o l .   8,   p p.   70 5 – 70 8,   20 16 .   [ 22]     A .   S e l w a l   a n d  S .   K um a r ,   “ F uz z y   A na l y t i c   H i e r a r c hy   P r oc e s s   ba s e d  T e m p l a t e   D a t a   A na l y s i s   o f   M ul t i m o da l   B i o m e t r i c   C o nc e pt ua l   D e s i g ns , ”   P r oc e d i a   -   P r oc e di a   C om p ut .   Sc i . ,   v o l .   85,   no .   C m s ,   pp.   8 99 – 9 05 ,   2 016 .    [ 23]     J .   A hm e d  a nd   M .   A .   R .   S o o m r a ni ,   “ T D T D :   T hy r o i d  di s e a s e   t y pe   di a g no s t i c s , ”   2 016   I n t .   C on f .   I nt e l l .   Sy s t .   E ng .   I C I SE   2 016 ,   pp.   4 4 – 50 ,   201 6 .   [ 24]     S .   A be   a n d  R .   T ha w o nm a s ,   “ A   f uz z y   c l a s s i f i e r   w i t h  e l l i p s o i d a l   r e g i o ns , ”   I E E E   T r ans .   F uz z y   Sy s t . ,   v o l .   5 ,   no .   3 ,   pp.   358 – 3 68,   1 997 .   [ 25]       J .   Z ha ng   a n d  W .   Z ha ng ,   “ S up po r t   v e c t o r   m a c hi n e   f o r   r e c o g ni - t i o n  o f   c u c um be r   l e a f   d i s e a s e s , ”   i n  P r o c e e di ng s   -   2n d  I E E E   I n - t e r na t i o na l   C o nf e r e nc e   o n  A dv a nc e d  C o m put e r   C o nt r o l ,   I C A C C   2010,   20 10,   v o l .   5,   no .   1 ,   p p.   26 4 – 26 6.           B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S           D r .   A r v i nd   S e l w a l   i s   w o r ki ng   a s   S e ni o r   A s s i s t a nt   P r o f e s s o r   i n  t he   D e pa r t m e nt   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a nd   I nf o r m a t i o n  T e c hno l o gy ,   C e nt r a l   U n i v e r s i t y   o f   J a m m u,   I ndi a .   H e   c o m pl e t e d  h i s   B . T e c h  a nd  M . T e c h.   d e g r e e   i n  C o m put e r   S c i e ne c e   a nd  E n g i ne e r i ng   f r o m   K ur uks he t r a   Un i v e r s i t y ,   H a r y a na ,   I ndi a .   H e   h a s   c o m pe t e d  hi s   P h . D .   de g r e e   i n  C o m put e r   S c i e nc e   a n d   E ng i ne e r i ng   f r o m   I . K .   G u j r a l   P un j a b  T e c hn i c a l   U ni v e r s i t y ,   P un j a b,   I ndi a .   H i s   a r e a   o f   i n t e r e s t   i nc l ud e s   M a c hi ne   l e a r n i ng ,   D i g i t a l   I m a g e   P r oc e s s i ng ,   B i o m e t r i c s   a nd  P a t t e r n  r e c o g ni t i o n.   H e   ha s   publ i s he d  m o r e   t h a n  20   r e s e a r c h  pu bl i c a t i o ns   i n   r e pu t e d  I nt e r na t i o na l   a n d  N a t i o na l   J o ur n a l s   i nde xe d  i n  po pu l a r   da t a ba s e s   l i ke   S C I ,   S c o pus ,   A C M ,   a nd  D B L P .   H e   ha s   m o r e   t h a n  14  y e a r s   o f   e xpe r i e nc e   i n   t e a c hi ng   a nd   r e s e a r c h .   H e   i s   a n   a c t i v e   m e m b e r   o f   C o m put e r   S o c i e t y   of   I ndi a   ( C S I ) .           I f r a h   R a o o f   ha s   c o m pl e t e d  h e r   B a c hl o r   o f   E ng i ne e r i ng   ( B . E . )   de g r e e   i n  I nf o r m a t i o n  T e c hno l o g y   f r o m   U ni v e r s i t y   o f   J a m m u  a nd  M . T e c h  de g r e e   f r o m   C e nt r a l   U n i v e r s i t y   of   J a m m u,   J & K ,   I ndi a .  S he   h a s   c o m pl e t e d  h e r   r e s e a r c h  w o r k  du r i ng   M . T e c h  de g r e e   i n  M a c hi n e   L e a r ni ng   un de r   t h e   s upe r v i s i o n  o f   D r . A r v i nd   S e l w a l .   H e r   a r e a   o f   i nt e r e s t   i nc l ude s   M a c hi ne   L e a r n i ng   w i t h  N a r r o w   D o m a i n  i n  N L P ,   S pe e c h  R e c o g ni t i o n.   S he   ha s   qua l i f i e d  N a t i o na l   E l i g i b i l i t y   T e s t   ( N E T )   i n  t he   y e a r   2018 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.