T
E
L
KO
M
NIK
A
, V
ol
.
1
7
,
No.
6
,
Dec
em
be
r
201
9
, p
p.
31
4
5
~
31
54
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
,
accr
ed
ited
F
irst
Gr
ad
e b
y K
em
en
r
istekdikti,
Decr
ee
No: 2
1/E/
K
P
T
/20
18
DOI:
10.12928/TE
LK
OM
N
IK
A
.v
1
7
i
6
.
12715
◼
31
45
Rec
ei
v
ed
M
arc
h
21
,
20
1
9
;
Rev
i
s
ed
J
u
l
y
2
,
20
1
9
;
A
c
c
ep
ted
J
u
l
y
1
8
, 2
0
1
9
A
w
eb/m
ob
ile
d
ecision
su
pp
or
t
s
y
s
te
m t
o im
pr
o
v
e
med
ic
al dia
gn
o
sis usi
ng
a c
om
bin
a
tio
n
of
K
-
Mea
n
an
d f
uzz
y
lo
gic
Z
ainab T
.
Al
-
A
r
s
*
1
,
A
b
b
a
s
A
l
-
B
ak
r
y
2
1
Uni
v
e
rs
i
ty
o
f
In
f
o
rm
a
ti
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
a
n
d
C
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
,
Dep
a
rtm
e
n
t
o
f
Re
m
o
te
S
e
n
s
i
n
g
and
G
IS,
Co
l
l
e
g
e
o
f
s
c
i
e
n
c
e
,
Un
i
v
e
rs
i
ty
o
f
Ba
g
h
d
a
d
,
Ira
q
2
Uni
v
e
rs
i
ty
o
f
In
f
o
rm
a
ti
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
a
n
d
C
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
s
Ba
g
h
d
a
d
,
Ira
q
*C
o
rre
s
p
o
n
d
i
n
g
a
u
th
o
r
,
e
-
m
a
i
l
:
z
a
i
n
a
b
d
rw
e
e
s
h
@s
c
b
a
g
h
d
a
d
.
e
d
u
.i
q
Ab
strac
t
T
hi
s
r
es
ea
r
c
h
prov
i
de
s
a
s
y
s
tem
tha
t
i
nte
grates
th
e
wor
k
of
da
t
a
m
i
ni
ng
an
d
ex
pe
r
t
s
y
s
tem
for
di
ff
erent
tas
k
s
i
n
th
e
proc
es
s
of
me
di
c
a
l
di
a
gn
os
i
s
,
a
nd
prov
i
d
es
d
e
tai
l
ed
s
tep
s
to
the
pr
oc
es
s
of
r
ea
c
h
i
n
g
a
di
a
gn
os
i
s
ba
s
ed
on
the
de
s
c
r
i
be
d
s
y
mp
t
om
s
a
nd
ma
pp
i
ng
t
he
m
wi
th
ex
i
s
ti
n
g
d
i
a
gn
os
i
s
av
a
i
l
ab
l
e
o
n
t
he
web
or
on
a
c
l
o
u
d
of
m
ed
i
c
al
k
no
w
l
ed
ge
ba
s
ed
,
a
gg
r
e
ga
te
the
s
e
d
ata
i
n
a
f
u
z
z
y
m
an
ne
r
an
d
pro
du
c
e
a
s
at
i
s
fac
tory
di
a
gn
os
i
s
of
t
he
pe
r
s
i
s
ti
ng
prob
l
em
.
T
he
m
ob
i
l
e
ph
o
ne
i
nt
erfac
e
wou
l
d
ma
k
e
t
he
s
y
s
tem
us
er
-
fr
i
en
d
l
y
a
nd
prov
i
de
s
mo
bi
l
i
ty
an
d
ac
c
es
s
i
bi
l
i
ty
to
the
us
er,
whi
l
e
p
os
ti
n
g
u
pd
a
tes
an
d
r
ea
di
ng
i
n
de
t
ai
l
s
the
s
te
ps
tha
t
l
e
d
to
the
d
ec
i
s
i
o
n
or
d
i
ag
no
s
i
s
t
ha
t
i
s
r
ea
c
h
ed
by
the
K
-
m
ea
n
a
nd
t
he
fu
z
z
y
l
o
gi
c
i
nf
erenc
e
e
ng
i
ne
.
T
he
ac
h
i
ev
e
d
r
es
u
l
ts
i
nd
i
c
ate
a
pr
om
i
s
i
ng
d
i
ag
no
s
i
s
pe
r
forma
nc
e
of
t
he
s
y
s
tem
as
i
t
ac
h
i
ev
e
d
90
% ac
c
urac
y
an
d 9
2
.9% F
-
S
c
ore.
Keywo
r
d
s
:
AI
, c
om
mu
n
i
c
at
i
on
,
ex
pe
r
t s
y
s
tem
,
fu
z
z
y
l
o
gi
c
, K
-
Me
a
n c
l
us
t
erin
g
Co
p
yr
igh
t
©
201
9
Un
iv
er
s
it
as
Ah
mad
Dahlan
.
All
r
i
g
h
t
s r
es
er
v
ed.
1.
Int
r
o
d
u
ctio
n
Hea
l
th
c
are
f
i
e
l
ds
ha
v
e
f
o
un
d
t
he
i
r
wa
y
am
on
g
tho
s
e
f
i
el
ds
to
m
ak
e
us
e
of
c
o
m
pu
te
r
s
c
i
en
c
es
.
T
he
i
nte
r
s
ec
ti
on
be
t
ween
c
om
pu
ter
s
c
i
en
c
es
an
d
he
al
th
c
are
ha
s
b
ee
n
f
orm
ul
ate
d
i
nto
a
ne
w
f
i
l
ed
of
s
tud
i
es
c
al
l
ed
“
m
ed
i
c
al
i
nf
or
m
ati
c
s
”
,
where
m
ed
i
c
al
d
ata
are
c
ol
l
ec
ted
,
s
tore
d,
proc
es
s
ed
,
an
al
y
z
ed
,
r
etri
ev
e
d,
a
nd
us
ed
i
n
v
ari
ou
s
m
ed
i
c
al
r
e
l
at
ed
o
pe
r
at
i
on
s
.
Di
f
f
erent
di
s
c
i
p
l
i
n
es
ha
v
e
em
erged
to
c
ov
er
th
e
w
i
de
r
an
ge
of
s
pe
c
i
al
ti
es
r
eq
u
i
r
ed
b
y
the
m
ed
i
c
al
i
nf
orm
ati
c
s
f
i
el
d.
T
he
s
e
i
nc
l
ud
e [
1]:
-
B
i
o
i
n
f
orm
ati
c
s
:
wor
k
ers
i
n
th
i
s
f
i
e
l
d
are
c
on
c
erne
d
wi
th
c
ol
l
ec
t
i
ng
,
s
tor
i
ng
,
r
et
r
i
ev
i
n
g
a
n
d
an
a
l
y
z
i
ng
m
ed
i
c
al
da
t
a e
i
th
er f
or r
es
ea
r
c
h p
urpos
es
or
to
pro
v
i
de
be
tt
er pat
i
e
nts
’
c
are.
-
P
ub
l
i
c
he
a
l
th
i
nf
or
m
ati
c
s
:
wor
k
ers
o
f
th
i
s
are
a
de
f
i
ne
th
e
w
a
y
pu
b
l
i
c
c
an
m
ak
e
us
e o
f
m
ed
i
c
al
r
ec
ords
an
d
what
r
ec
ords
a
r
e a
v
ai
l
ab
l
e
to
r
es
e
arc
he
r
s
an
d m
ed
i
c
al
prac
ti
t
i
o
ne
r
s
.
-
E
l
ec
tr
o
ni
c
Hea
l
th
Rec
ords
:
the
s
e
r
ec
ords
ar
e
ex
c
h
an
ge
d
be
t
ween
d
i
f
f
erent
he
a
l
thc
are
prov
i
de
r
s
to
pro
v
i
de
be
t
ter
c
are
f
or
pa
ti
en
ts
,
an
d
w
o
r
k
ers
o
f
thi
s
f
i
el
d
are
r
es
po
ns
i
b
l
e
f
or
s
ec
urin
g t
hi
s
ex
c
ha
ng
e
, a
n
d a
l
l
o
wi
n
g o
n
l
y
a
uth
or
i
z
ed
pe
r
s
on
n
el
ha
v
e a
c
c
es
s
.
-
Heal
th
Dat
a
A
n
al
y
s
t:
th
i
s
ty
p
e
of
an
a
l
y
s
ts
us
es
m
ed
i
c
al
da
ta
t
o
de
f
i
ne
tr
e
nd
s
a
nd
r
el
a
ti
o
ns
be
t
w
e
en
di
f
f
erent
he
al
t
h
r
e
c
ords
to
c
om
e
up
w
i
t
h
pre
d
i
c
ti
o
ns
an
d
r
ec
om
m
en
da
ti
o
ns
to
s
om
e
m
ed
i
c
al
s
i
tua
ti
o
ns
.
T
he
m
ed
i
c
al
do
m
ai
n
i
s
on
e
of
the
m
os
t
i
m
po
r
tan
t
an
d
c
r
i
ti
c
a
l
d
om
ai
ns
tha
t
ha
s
di
r
ec
t
i
nte
r
ac
t
i
o
n
wi
th
the
hu
m
an
s
’
w
e
l
l
be
i
ng
.
S
om
e
w
r
o
ng
l
y
di
a
gn
os
e
d
i
l
l
ne
s
s
or
ba
d
l
y
m
ad
e
de
c
i
s
i
o
ns
c
an
ha
v
e
a
s
eri
ou
s
ef
f
ec
t
on
s
o
m
eo
ne
’
s
he
a
l
th
or
l
i
f
e.
E
r
r
ors
i
n
di
a
gn
os
i
s
c
an
b
e
r
el
ate
d
to
di
f
f
erent
r
ea
s
on
s
,
l
i
k
e
the
l
ac
k
of
ex
pe
r
i
en
c
e
i
n
th
e
h
ea
l
thc
are
pr
ov
i
de
r
,
i
na
c
c
urate
de
s
c
r
i
pti
on
of
the
s
y
m
pt
o
m
s
,
or
the
l
ac
k
of
i
nf
or
m
at
i
on
av
ai
l
a
bl
e
f
or
the
m
ed
i
c
al
s
taf
f
.
W
r
on
g
de
c
i
s
i
o
ns
c
ou
l
d
ori
g
i
na
t
e
f
r
o
m
l
ac
k
of
c
oo
pe
r
at
i
o
n
be
t
wee
n
di
f
f
erent
h
ea
l
th
c
are
pro
v
i
di
ng
de
pa
r
tm
en
t
or
he
s
i
ta
nc
e
i
n
m
a
k
i
ng
the
d
ec
i
s
i
o
n.
M
ed
i
c
a
l
i
ns
t
i
tut
es
are
i
n
c
o
ns
tan
t
ne
ed
f
or
c
o
m
pu
teri
z
ed
h
el
p
to
pr
ov
i
de
be
tt
er
d
i
a
gn
os
i
s
to
c
ert
ai
n
i
l
l
ne
s
s
es
,
whet
he
r
f
or
c
ol
l
ec
ti
n
g
l
ar
g
e
am
ou
nts
of
da
ta,
an
al
y
z
i
n
g
c
om
pl
ex
i
np
ut
,
orga
ni
z
i
n
g
an
d
c
l
as
s
i
f
y
i
n
g
da
ta,
f
i
n
di
n
g
r
el
ati
on
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
31
4
5
-
31
54
3146
be
t
w
e
en
t
he
s
e
da
t
a
a
nd
m
an
y
o
the
r
op
era
ti
o
ns
th
a
t
w
he
n
c
om
pu
teri
z
ed
wou
l
d
pro
v
i
de
great
he
l
p i
n t
h
e d
i
ag
no
s
i
s
proc
e
s
s
.
O
ne
of
the
are
as
where
m
ed
i
c
a
l
i
nf
or
m
ati
c
s
s
ho
w
i
ts
great
i
nf
l
ue
nc
e
on
he
a
l
th
c
are
i
s
the
he
l
p
i
n
pro
v
i
di
ng
d
i
ag
no
s
i
s
of
di
s
ea
s
es
ac
c
ordi
ng
t
o
s
om
e rul
es
tha
t
are
pu
t
to
w
ork
on
hu
ge
am
ou
nts
of
m
ed
i
c
al
r
ec
ords
of
pa
ti
en
ts
an
d
m
ed
i
c
al
s
c
i
en
c
es
.
S
om
eti
m
es
,
the
s
e
di
ag
no
s
es
c
an
he
l
p
i
n
ac
c
el
erat
i
ng
pro
v
i
di
n
g
r
eq
ui
r
e
d
m
ed
i
c
al
as
s
i
s
tan
t
f
as
ter,
whi
c
h
w
ou
l
d
he
l
p
i
m
prov
e
the
qu
al
i
t
y
of
l
i
f
e
f
or
hu
m
an
b
ei
ng
s
.
Me
di
c
a
l
de
c
i
s
i
on
m
a
k
i
ng
proc
es
s
i
nv
ol
v
es
di
ff
erent
ac
t
i
on
s
to
be
tak
en
be
f
ore
r
e
ac
hi
ng
a
s
a
ti
s
f
ac
tor
y
d
ec
i
s
i
o
n
tha
t
c
a
n
he
l
p
i
n
i
m
prov
i
n
g
pa
t
i
en
ts
’
c
are
ou
tc
om
es
, l
i
k
e d
i
ag
no
s
i
s
,
p
r
og
no
s
i
s
, tr
ea
tm
en
t, a
n
d t
h
erape
uti
c
m
on
i
tori
ng
[
2].
F
u
z
z
y
l
og
i
c
i
s
an
a
pp
r
oa
c
h
to
c
om
pu
ti
ng
an
d
prob
l
em
s
ol
v
i
ng
tha
t
prov
i
d
es
“
de
grees
of
tr
ue
”
no
t
the
c
om
m
on
bi
na
r
y
tr
ue
or
f
al
s
e
s
o
l
ut
i
on
s
.
D
e
c
i
s
i
on
m
ak
i
ng
s
y
s
t
em
s
tha
t
ar
e
ba
s
e
d
o
n
f
uz
z
y
l
og
i
c
r
es
em
bl
e
the
w
a
y
a
h
um
an
be
i
n
g
m
a
k
es
de
c
i
s
i
o
ns
,
b
y
h
av
i
n
g
l
ev
el
s
of
tr
uth
i
ne
s
s
,
ac
c
ordi
ng
t
o
[
3
].
M
ed
i
c
a
l
di
ag
no
s
i
s
s
y
s
tem
ha
s
a
s
erie
s
of
f
uz
z
y
da
ta
as
an
i
np
ut
to
the
d
i
a
gn
os
i
s
proc
es
s
,
w
h
ere
a
f
u
z
z
y
l
og
i
c
ba
s
e
d
d
e
c
i
s
i
on
m
ak
i
ng
s
y
s
t
em
ne
ed
to
b
e
a
do
pt
ed
to
de
a
l
w
i
t
h
the
s
e
“
S
ha
de
s
”
of
c
orr
ec
t
an
d
w
r
o
ng
d
ec
i
s
i
on
s
[
4
].
C
l
as
s
i
f
y
i
n
g
the
s
e
da
ta
i
n
f
u
z
z
y
s
ets
i
s
ne
c
es
s
ar
y
i
n
th
e
proc
es
s
of
di
ag
no
s
i
s
to
d
ea
l
wi
th
d
i
f
f
erent
l
e
v
el
s
of
un
c
ertai
nt
y
i
n
the
pro
du
c
ti
on
of
th
e f
i
na
l
d
i
ag
no
s
i
s
(
de
c
i
s
i
on
)
.
T
he
wi
de
s
pr
ea
d
of
m
ob
i
l
e
an
d
w
e
arab
l
e
de
v
i
c
es
pr
ov
i
de
s
an
op
po
r
tu
ni
t
y
an
d
al
s
o
c
on
c
ern
i
n
t
he
proc
es
s
of
c
ol
l
ec
ti
n
g,
an
a
l
y
z
i
ng
,
a
nd
tr
a
ns
m
i
s
s
i
on
of
m
ed
i
c
al
da
t
a.
O
pp
ortun
i
t
i
es
s
ho
w
n
i
n
di
f
f
erent
as
pe
c
ts
,
m
os
t
i
m
po
r
tan
t
on
es
s
ho
w
i
n
the
ti
m
e
ef
f
i
c
i
en
c
y
of
d
ata
c
o
l
l
ec
ti
on
,
the
f
l
ex
i
b
i
l
i
t
y
of
pa
t
i
en
t
’
s
m
ov
em
en
t
an
d
pe
r
s
on
al
ti
m
e
m
an
ag
em
en
t,
i
n
ad
d
i
t
i
on
t
o
be
i
ng
ea
s
i
l
y
ad
ap
tab
l
e t
o e
x
i
s
t
i
n
g m
ob
i
l
e a
p
pl
i
c
ati
on
i
ns
ta
l
l
ed
o
n s
m
art dev
i
c
es
(
l
i
k
e s
m
art
m
o
bi
l
e p
ho
n
es
)
.
2.
Rel
ated
W
o
r
k
Di
ag
no
s
i
s
of
a
di
s
e
as
e
or
a
m
ed
i
c
al
c
are
i
s
l
o
ok
ed
at
a
s
a
d
ec
i
s
i
o
n
m
ak
i
ng
proc
es
s
tha
t
i
s
ba
s
ed
on
th
e
c
ol
l
ec
te
d
d
ata
a
nd
th
e
r
el
ati
on
s
th
at
c
ou
l
d
be
c
o
nd
uc
t
ed
f
r
om
th
e
i
nt
eg
r
at
i
o
n
of
the
s
e
d
ata
.
S
i
nc
e
t
he
s
e
da
ta
are
m
os
tl
y
i
n
na
t
ural
l
a
n
gu
ag
e
a
nd
c
a
n
be
ex
p
l
ai
n
ed
wi
th
s
om
e
de
gre
e
of
u
nc
ertai
nt
y
,
whi
c
h
af
f
ec
ts
the
c
l
as
s
i
f
i
c
ati
o
n
o
n
w
h
i
c
h
the
r
ul
es
us
e
d
to
m
a
k
e
a
de
c
i
s
i
o
n
de
pe
n
ds
,
m
os
t
r
es
ea
r
c
he
r
s
i
n
Dec
i
s
i
on
S
up
po
r
t
S
y
s
t
em
s
(
DS
S
)
ge
ne
r
a
l
l
y
pref
er
the
us
e
of
f
uz
z
y
l
og
i
c
te
c
hn
i
qu
es
.
F
u
z
z
y
l
og
i
c
c
l
as
s
i
f
i
c
ati
on
d
ef
i
ne
s
s
ets
of
da
ta
b
as
ed
o
n
a
thres
h
ol
d
of
prov
i
de
d
v
al
u
es
.
If
the
de
v
el
op
e
d
d
ef
i
ne
s
t
hi
s
thres
h
ol
d
ah
e
ad
of
r
un
ni
ng
th
e
f
u
z
z
y
l
o
gi
c
m
ec
ha
n
i
s
m
,
the
n
the
s
ets
are
c
o
ns
i
d
ered
t
o
be
of
t
y
p
e
-
1
f
u
z
z
y
s
ets
,
where
th
e
i
nte
r
v
en
ti
o
n
of
th
e
de
v
e
l
op
er
i
s
ne
ed
ed
.
W
hi
l
e
i
n
oth
er
s
y
s
t
em
s
the
thres
ho
l
d
i
s
ad
ap
t
ed
f
r
om
the
f
u
z
z
i
f
i
c
a
i
ton
pr
oc
es
s
an
d
c
an
be
d
y
n
am
i
c
al
l
y
c
ha
ng
es
thr
ou
gh
ou
t
th
e
c
ou
r
s
e
of
the
f
u
z
z
i
f
i
c
at
i
on
proc
es
s
,
s
o
the
r
es
ul
t
i
ng
s
ets
are
c
on
s
i
de
r
ed
to
b
e
of
t
y
pe
-
2
f
u
z
z
y
s
ets
[
3
].
D
ue
to
the
hu
g
e
am
ou
nts
of
da
ta
an
d
the
wi
d
e
v
ari
ati
on
s
of
the
i
r
v
al
u
es
an
d
s
ou
r
c
es
,
r
ec
en
t
r
es
ea
r
c
he
r
s
f
oc
us
on
ad
op
t
i
ng
t
y
p
e
-
2
s
ets
i
n
the
f
u
z
z
y
l
o
gi
c
proc
es
s
,
as
i
n
th
e
w
ork
i
n
[
5
],
wh
ere
t
y
p
e
-
2
f
u
z
z
y
s
ets
w
er
e
us
ed
i
n
a
n
au
tom
ate
d
d
ec
i
s
i
o
n
m
a
k
i
ng
s
y
s
tem
f
or
ho
m
e
he
al
t
h
c
are
of
di
a
be
tes
m
an
ag
e
m
en
t
of
ho
m
e
tr
ea
ted
pa
t
i
e
nts
.
A
no
t
he
r
r
es
ea
r
c
h
a
do
pt
e
d
f
uz
z
y
de
c
i
s
i
on
m
ak
i
ng
tec
hn
i
qu
e
i
n
th
e
s
el
ec
ti
on
of
v
ac
c
i
n
ati
on
ap
pl
i
c
ati
on
of
a
he
a
l
thc
are
s
y
s
t
em
[
6
].
Choo
s
i
ng
th
e
s
ui
ta
bl
e
v
ac
c
i
ne
to
ad
m
i
t
to
pa
ti
en
ts
i
s
c
h
al
l
en
gi
ng
a
nd
the
d
ec
i
s
i
o
n
d
ep
e
nd
s
on
l
i
ng
u
i
s
ti
c
v
aria
bl
es
prov
i
d
ed
b
y
p
h
y
s
i
c
i
a
ns
to
r
ate
th
e
a
l
tern
ati
v
es
.
T
he
i
nf
erenc
e
e
ng
i
ne
was
pro
v
i
de
d
wi
th
F
u
z
z
y
di
s
t
an
c
e
m
ea
s
ure
f
or
al
l
al
tern
ati
v
es
of
the
tr
a
i
n
i
ng
s
ets
(
v
arie
d
b
et
w
e
en
pe
o
pl
e,
s
pa
t
i
a
l
an
d
t
em
po
r
al
da
t
a)
al
on
g
wi
t
h
c
r
i
s
p
v
al
ue
s
of
f
uz
z
y
w
e
i
gh
ts
.
T
es
ti
ng
the
s
y
s
t
em
s
ho
w
ed
t
ha
t
P
eo
p
l
e
a
nd
tem
po
r
al
da
ta
prov
i
de
d
to
th
e
DS
S
w
ere
the
m
os
t
s
ui
tab
l
e
v
ac
c
i
n
ati
o
n
m
eth
od
f
or
protec
ti
n
g
pe
o
pl
e
f
r
o
m
H1N1
i
nf
l
ue
n
z
a e
pi
de
m
i
c
(
the
te
s
t c
as
e).
In
ho
m
e
tr
ea
ted
p
ati
en
ts
,
t
he
de
c
i
s
i
on
m
ak
i
ng
eff
i
c
i
en
c
y
an
d
s
pe
ed
c
ou
l
d
b
e
th
e
di
v
i
d
er
be
t
w
e
en
go
o
d
l
i
f
e
an
d
s
eri
ou
s
m
ed
i
c
al
i
s
s
ue
s
.
T
he
a
uth
ors
of
[
7
]
ad
o
pte
d
a
f
u
z
z
y
l
o
gi
c
D
S
S
i
n
P
ers
on
a
l
Hom
e
Heal
t
hc
are
S
y
s
tem
f
or
Car
di
ac
P
at
i
e
nts
.
Data
are
c
o
l
l
ec
t
ed
f
r
om
the
pa
ti
e
nts
throug
h
s
e
ns
ors
(
c
ou
l
d
be
f
u
z
z
y
or
c
r
i
s
p
d
ata
)
,
w
h
ere
are
us
e
d
as
i
np
u
t
t
o
t
he
f
u
z
z
i
f
i
er
an
d
whereb
y
th
e
m
e
m
be
r
s
hi
p
f
un
c
ti
on
s
de
f
i
ne
d
th
es
e
da
ta
ar
e
ap
pl
i
ed
t
o
the
i
r
ac
tua
l
v
a
l
ue
s
(
m
e
m
be
r
s
hi
p
f
un
c
ti
o
n)
to
he
l
p
s
et
a
de
gre
e
of
c
orr
ec
tne
s
s
i
n
th
e
r
u
l
es
ba
s
e.
W
i
th
the
w
i
de
s
pread
o
f
f
u
z
z
y
da
t
a,
ot
h
er
t
y
p
es
of
f
u
z
z
y
s
ets
wer
e
de
v
e
l
op
ed
l
i
k
e i
nt
ui
t
i
on
i
s
ti
c
f
uz
z
y
s
et,
t
y
p
e
-
n
f
uz
z
y
s
et,
f
u
z
z
y
m
ul
ti
s
ets
,
an
d
he
s
i
t
an
t
f
u
z
z
y
s
et
[
4
].
Res
ea
r
c
he
r
s
ha
d
a
tte
m
pts
tow
ards
be
ne
f
i
t
i
ng
th
e
i
nt
eg
r
at
i
on
be
t
wee
n
t
he
s
e
t
y
p
es
of
s
ets
(
i
n
a
dd
i
ti
o
n
t
o
th
e
m
os
tl
y
us
ed
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
A
we
b/m
ob
i
l
e
de
c
i
s
i
on
s
u
p
po
r
t s
y
s
tem
to
i
m
prov
e m
e
di
c
al
di
ag
n
os
i
s
us
i
ng
…
(
Z
ai
n
ab
T.
A
l
-
A
r
s
)
3147
t
y
p
e
-
2
s
ets
)
as
i
n
th
e
wor
k
i
n
[
4
]
where
he
s
i
t
an
t
de
c
i
s
i
o
ns
wer
e
s
up
p
orted
thro
ug
h
the
i
nte
grati
on
of
t
y
p
e
-
2
f
u
z
z
y
s
et
,
he
s
i
tan
t
s
ets
an
d
i
nt
ui
t
i
o
ni
s
ti
c
f
u
z
z
y
whe
n
ha
v
i
n
g
do
ub
ts
be
t
w
e
en
di
f
f
erent v
al
u
es
to
be
c
l
as
s
i
f
i
e
d.
S
am
ue
l
et
al
i
ntro
du
c
ed
a
W
eb
-
B
as
ed
Dec
i
s
i
o
n
S
u
p
po
r
t
S
y
s
-
t
em
(
W
B
DS
S
)
c
ou
pl
ed
wi
th
f
u
z
z
y
l
o
gi
c
(
F
L)
f
or
t
y
p
ho
i
d
f
e
-
v
er
(
T
F
)
di
ag
n
os
i
s
.
T
he
K
B
of
the
s
y
s
tem
c
on
tai
n
ed
a
f
u
z
z
y
i
nf
erenc
e s
y
s
t
em
(
F
IS
)
. T
h
e s
y
s
tem
w
as
de
v
e
l
op
ed
t
o
ai
d i
n t
h
e p
r
ov
i
s
i
o
n o
f
ac
c
u
r
at
e a
nd
t
i
m
el
y
T
F
di
ag
no
s
i
s
.
S
t
ud
i
es
o
n
th
e
prop
os
ed
s
y
s
tem
w
ere
p
erf
or
m
ed
ba
s
ed
o
n
t
he
m
ed
i
c
al
r
ec
ords
of
T
F
pa
ti
en
ts
.
T
he
ef
f
i
c
i
en
c
y
of
th
e
propos
e
d
s
y
s
t
em
w
as
b
as
ed
on
the
s
tan
d
ard
s
tat
i
s
ti
c
a
l
m
etri
c
s
,
w
hi
l
e
th
e
ac
h
i
e
v
e
d
r
es
ul
ts
s
h
o
w
ed
a
9
4%
ef
f
i
c
i
en
c
y
of
the
s
y
s
t
em
i
n
pro
v
i
di
n
g
a
n
ac
c
urate
di
ag
n
os
i
s
.
T
he
au
tho
r
s
s
ug
ge
s
t
ed
th
e
i
nt
eg
r
ati
on
of
A
NN
i
nto
t
he
F
L
-
ba
s
ed
m
ed
i
c
al
di
a
gn
os
i
s
s
y
s
-
t
em
s
f
or bett
er perf
or
m
an
c
es
[8
].
F
atu
m
o
et
al
de
s
i
gn
e
d
a
di
ag
no
s
ti
c
E
S
c
a
l
l
e
d
X
p
ertMa
l
T
y
p
h
f
or
the
di
ag
n
os
i
s
of
di
f
f
erent
t
y
p
es
of
t
y
ph
oi
d
a
nd
m
al
aria
c
om
pl
i
c
ati
on
s
.
T
he
E
S
s
i
m
ul
ate
s
the
s
k
i
l
l
s
of
the
m
ed
i
c
al
ex
pe
r
t
i
n
di
s
ea
s
e
di
ag
n
os
i
s
us
i
ng
c
om
pu
ters
.
He
nc
e
,
th
e
E
S
c
an
pro
v
i
de
s
i
m
i
l
ar
s
erv
i
c
es
i
n
the
a
bs
en
c
e
of
an
ex
pe
r
t,
m
a
k
i
ng
i
t
po
s
s
i
b
l
e
t
o
tr
e
at
pa
t
i
e
nts
ev
en
f
r
om
the
i
r
ho
m
es
.
T
he
y
s
ug
ge
s
t
t
he
i
m
pl
em
en
tat
i
o
n
of
the
E
S
wi
th
arti
f
i
c
i
a
l
n
eu
r
al
ne
t
wor
k
s
(
A
NN)
.
T
he
X
pe
r
tMa
l
T
y
ph
was
ex
ec
ute
d i
n J
av
a
E
x
pe
r
t S
y
s
tem
S
he
l
l
[9
].
3.
S
ys
t
em
A
r
chit
e
ctu
r
e
a
n
d
W
o
r
k Flo
w
T
he
s
y
s
tem
al
l
o
w
s
the
u
s
er
to
r
eg
i
s
ter
i
nf
orm
ati
on
an
d
th
e
s
y
s
t
em
w
i
l
l
di
ag
no
s
e
the
pa
ti
e
nt’
s
c
on
di
t
i
o
n
an
d
f
i
nd
ou
t
b
i
o
l
og
i
c
al
prob
l
em
an
d
i
ts
c
au
s
e
de
p
en
d
i
n
g
o
n
a
da
t
ab
as
e
tha
t
i
s
s
tore
d
on
l
i
n
e.
S
y
s
t
em
m
a
k
es
j
ud
ge
s
de
p
en
d
i
ng
on
A
I
pr
og
r
am
bu
i
l
t
o
n
f
u
z
z
y
l
og
i
c
.
T
he
da
tab
as
e
i
nf
or
m
ati
on
i
s
c
ap
tur
ed
d
ep
en
d
i
ng
o
n
da
t
a
ac
q
ui
s
i
ti
o
n
u
ni
t
whi
c
h
g
ets
n
e
w
i
nf
orm
ati
on
on
l
y
f
r
om
us
ers
who
i
np
ut
t
he
d
i
a
gn
os
t
i
c
s
to
da
t
ab
as
e
af
ter v
i
s
i
t
i
ng
ph
y
s
i
c
i
a
n.
T
he
no
v
el
t
y
i
n
th
i
s
s
y
s
tem
w
i
l
l
be
i
n
pro
v
i
di
ng
us
er
wi
th
f
ul
l
de
s
c
r
i
pt
i
on
o
n
h
o
w
di
d
i
t
r
ea
c
h
to
t
he
r
es
u
l
t,
l
i
k
e
w
r
i
t
i
ng
do
w
n
i
n
E
n
gl
i
s
h
w
h
at
s
tep
s
i
t
t
oo
k
to
f
i
nd
ou
t
w
ha
t
's
w
r
on
g.
T
hi
s
i
s
th
e
m
aj
or
da
ta
ac
qu
i
s
i
t
i
on
un
i
t
j
ob
whi
c
h
i
nc
l
u
d
es
f
i
l
teri
ng
i
nf
or
m
ati
on
an
d
c
au
s
es
an
d
prov
i
d
i
ng
de
s
c
r
i
p
ti
o
n f
or
ea
c
h.
S
uc
h
an
i
n
te
l
l
i
ge
nt
s
y
s
t
em
an
d
wi
th
e
no
u
gh
da
t
ab
as
e
wi
l
l
be
ab
l
e
to
r
ep
l
y
wi
t
h m
ea
ni
ng
f
u
l
de
s
c
r
i
pti
on
wi
t
h h
um
an
s
no
r
m
al
l
y
v
i
a t
ex
t.
S
y
s
tem
w
i
l
l
i
nc
l
u
de
an
a
nd
r
oi
d
ap
p
l
i
c
a
ti
o
n
t
ha
t
wi
l
l
be
a
bl
e
t
o
l
i
s
te
n
t
o
h
um
an
s
de
s
c
r
i
bi
ng
probl
em
s
, c
on
v
e
r
t s
pe
ec
h t
o t
ex
t th
en
s
k
i
m
m
i
ng
te
x
t f
or us
ef
ul
i
nf
or
m
ati
on
th
at
wi
l
l
b
e
us
ed
t
o
b
ui
l
d
di
a
gn
os
ti
c
s
,
t
he
n
c
o
nv
ert
t
he
r
e
pl
y
f
r
om
tex
t
to
s
pe
ec
h
an
d
s
a
y
i
t
t
o
pa
t
i
en
t.
S
uc
h
an
i
n
terac
ti
v
e
s
y
s
t
em
w
i
l
l
be
an
am
a
z
i
n
g
r
es
ul
t
of
ap
pl
y
i
ng
A
I
i
n
us
ef
ul
bi
o
m
ed
i
c
al
ap
ps
.
T
he
h
y
bri
d
s
y
s
tem
i
s
i
m
pl
e
m
en
ted
ov
er
2
ph
as
es
:
p
h
as
e
1
i
n
v
o
l
v
ed
c
l
us
teri
ng
of
da
ta
c
o
l
l
ec
t
ed
throug
h
da
t
a
ac
qu
i
s
i
t
i
o
n
u
ni
t,
a
nd
p
ha
s
e
2
i
s
the
e
x
pe
r
t
s
y
s
t
em
tha
t
ho
l
ds
the
A
I
m
od
ul
e
(
f
uz
z
y
l
o
gi
c
)
.
3.1
. D
ata Clu
steri
n
g
A
n
i
nte
l
l
i
g
en
t
s
y
s
t
em
r
eq
ui
r
es
hu
ge
am
ou
nts
of
da
ta
t
o
bu
i
l
d
i
ts
k
no
wl
e
dg
e
an
d
l
ea
r
n
or
m
a
k
e
de
c
i
s
i
on
s
ac
c
ordi
ng
t
o
the
s
e
da
ta
an
d
the
l
ea
r
nt
pa
tt
erns
or
r
e
l
at
i
on
s
h
i
ps
b
et
w
ee
n
t
he
m
.
A
n
ef
f
i
c
i
en
t
c
l
us
t
erin
g
m
ec
ha
n
i
s
m
i
s
r
eq
ui
r
ed
t
o
m
a
k
e
s
ure
tha
t
the
s
e
hu
g
e
am
ou
nts
of
da
ta
are
us
ab
l
e
an
d
w
ou
l
d
en
h
an
c
e
the
l
ea
r
n
i
n
g
an
d
de
c
i
s
i
on
-
m
a
k
i
ng
proc
es
s
es
.
T
h
es
e
“
bi
g
da
ta”,
es
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
t
he
he
a
l
t
hc
are
i
n
du
s
tr
y
,
are
c
ha
n
gi
n
g
t
h
e
w
a
y
p
ati
en
ts
an
d
do
c
tor
s
ha
nd
l
e
c
ar
e.
T
he
bi
g
ge
r
da
t
a
i
n
v
o
l
v
ed
,
the
m
ore
ef
f
i
c
i
en
t
he
a
l
th
c
are
s
erv
i
c
es
are
,
y
et
th
e
ha
r
d
er
i
t
i
s
t
o
m
an
ag
e t
he
s
e
da
t
a.
A
c
l
us
t
er
ho
l
ds
a
c
ol
l
ec
t
i
on
of
da
ta
i
t
em
s
tha
t
are
a
gg
r
eg
ate
d
to
ge
t
he
r
b
as
ed
on
s
om
e
s
i
m
i
l
arit
i
es
be
t
wee
n
t
he
m
.
K
-
m
ea
ns
c
l
us
teri
n
g
i
s
o
ne
of
the
s
i
m
pl
es
t
an
d
m
os
t
p
op
u
l
ar
l
ea
r
ni
n
g
al
g
orit
hm
s
,
d
ue
to
i
ts
s
i
m
pl
i
c
i
t
y
a
nd
l
o
w
c
om
pu
tat
i
o
na
l
c
os
ts
.
Cl
us
t
erin
g
of
d
ata
u
s
i
ng
k
-
m
ea
ns
s
tarts
wi
th
a
f
i
r
s
t
gro
up
of
r
an
do
m
l
y
s
e
l
ec
te
d
c
en
tr
oi
ds
,
w
h
i
c
h
are
us
ed
as
th
e
s
ta
r
ti
ng
po
i
nts
f
or
ev
er
y
c
l
us
ter,
an
d
t
he
n
pe
r
f
orm
s
i
terat
i
v
e
c
a
l
c
ul
a
ti
o
ns
t
o
o
pti
m
i
z
e
th
e
p
os
i
t
i
on
s
of
the
c
e
ntro
i
ds
,
an
d t
he
da
ta
i
t
em
s
th
at
are
s
i
m
i
l
ar to th
a
t c
en
tr
o
i
d
[10
]
.
Cl
us
ters
c
r
ea
t
i
on
s
top
s
w
h
en
:
−
T
he
c
en
tr
oi
ds
h
av
e
s
ta
bi
l
i
z
ed
i
.e.
(
T
he
r
e
i
s
no
c
ha
ng
e
i
n
t
he
i
r
v
al
ue
s
be
c
au
s
e
th
e
c
l
us
t
erin
g
ha
s
be
en
s
uc
c
es
s
f
ul
)
.
−
T
he
de
f
i
ne
d
nu
m
be
r
of
i
terat
i
o
ns
ha
s
b
ee
n
ac
hi
e
v
e
d.
T
hi
s
nu
m
be
r
i
s
de
f
i
ne
d
b
y
the
pro
gram
m
er or
s
et
ba
s
ed
o
n c
ertai
n t
hres
ho
l
d o
f
t
he
n
um
be
r
of
c
l
us
ters
.
T
he
Κ
-
m
ea
ns
c
l
us
teri
ng
a
l
go
r
i
thm
us
es
i
terati
v
e
r
ef
i
n
em
en
t
to
produc
e
a
f
i
na
l
r
es
ul
t.
T
he
al
go
r
i
t
hm
i
np
uts
are
th
e
nu
m
be
r
of
c
l
us
ters
Κ
an
d
the
da
t
a
s
et.
T
he
da
ta
s
e
t
i
s
a
c
ol
l
ec
ti
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
31
4
5
-
31
54
3148
of
f
ea
tures
f
or
ea
c
h
da
ta
po
i
nt.
T
he
al
go
r
i
t
hm
s
tarts
w
i
t
h
i
ni
ti
a
l
es
ti
m
ate
s
f
or
the
Κ
c
en
tr
oi
ds
,
whi
c
h
c
an
ei
the
r
be
r
an
do
m
l
y
ge
n
erate
d
or
r
an
do
m
l
y
s
el
ec
t
ed
f
r
o
m
the
da
t
a
s
et
.
T
he
a
l
g
orit
hm
the
n
i
tera
tes
b
et
w
e
en
t
wo s
tep
s
[1
1]:
1
.
Dat
a a
s
s
i
g
nm
en
t s
tep
:
E
ac
h
c
e
ntroi
d
de
f
i
ne
s
on
e
of
the
c
l
us
ters
.
In
th
i
s
s
tep
,
ea
c
h
da
t
a
p
oi
nt
i
s
as
s
i
gn
e
d
to
i
ts
ne
ares
t
c
en
tr
o
i
d,
b
as
ed
o
n
the
s
qu
ared
E
uc
l
i
d
ea
n
d
i
s
tan
c
e.
M
ore
f
or
m
al
l
y
,
i
f
c
i
is
the
c
ol
l
ec
t
i
on
of
c
en
tr
oi
ds
i
n s
et
C
, th
en
e
ac
h d
at
a p
oi
n
t x
i
s
as
s
i
g
ne
d t
o
a c
l
us
ter
ba
s
ed
on
=
∈
⏞
(
.
)
2
(
1)
where
di
s
t
(
·
)
i
s
th
e
s
tan
da
r
d
(
L
2
)
E
uc
l
i
d
ea
n
d
i
s
tan
c
e.
A
nd
f
or
e
ac
h
i
th
c
l
us
ter
c
e
n
tr
oi
d
t
he
s
e
t
of
da
ta
po
i
nt
as
s
i
gn
m
en
ts
i
s
S
i
.
2.
Ce
ntroi
d u
pd
at
e s
tep
:
In
thi
s
s
tep
,
th
e
c
en
tr
o
i
ds
are
r
ec
om
pu
ted
.
T
hi
s
i
s
do
ne
b
y
t
ak
i
ng
the
m
ea
n
of
a
l
l
da
ta
po
i
nts
as
s
i
gn
ed
t
o t
h
at
c
en
t
r
oi
d's
c
l
us
ter.
=
1
|
|
∑
∈
(
2)
the
a
l
go
r
i
thm
i
terates
b
et
ween
s
te
ps
on
e
an
d
t
w
o
un
t
i
l
a
s
t
op
p
i
n
g
c
r
i
teri
on
i
s
m
e
t
(
i
.e.
,
no
d
ata
po
i
nts
c
ha
n
ge
c
l
us
ters
,
th
e
s
um
of
the
di
s
tan
c
es
i
s
m
i
ni
m
i
z
ed
,
or
s
om
e
m
ax
i
m
u
m
nu
m
be
r
o
f
i
terat
i
on
s
i
s
r
ea
c
he
d).
T
hi
s
al
go
r
i
t
hm
i
s
gu
arante
e
d
to
c
on
v
erg
e
to
a
r
es
u
l
t.
T
he
r
es
ul
t
m
a
y
be
a
l
oc
a
l
o
p
ti
m
u
m
(
i
.e.
no
t
n
ec
es
s
aril
y
the
be
s
t
po
s
s
i
b
l
e
ou
tc
om
e),
m
ea
ni
n
g
t
ha
t
as
s
es
s
i
ng
m
ore
tha
n
on
e
r
u
n
of
the
al
go
r
i
t
hm
wi
th
r
an
do
m
i
z
ed
s
tart
i
ng
c
en
tr
oi
ds
m
ay
g
i
v
e
a
be
t
ter
ou
tc
o
m
e
.
Choo
s
i
n
g
K
(
de
no
t
i
n
g
th
e
n
um
be
r
of
c
l
us
ters
)
i
s
c
on
s
i
de
r
ed
to
be
the
ba
c
k
bo
ne
of
the
al
go
r
i
thm
to
r
un
as
de
s
i
r
ed
.
T
o f
i
nd
th
e n
um
be
r
of
c
l
us
ters
i
n
th
e
da
ta,
t
he
us
er nee
ds
to
r
un
t
he
K
-
m
e
an
s
c
l
us
ter
i
ng
al
g
orit
hm
f
or
a
r
an
ge
of
K
v
a
l
ue
s
a
nd
c
om
pa
r
e
the
r
e
s
ul
ts
.
In
g
en
era
l
,
t
he
r
e
i
s
n
o
m
eth
od
f
or
de
term
i
ni
ng
ex
ac
t
v
a
l
ue
of
K
,
a
n
es
t
i
m
ati
on
i
s
pe
r
f
orm
ed
us
i
ng
s
om
e
tes
ted
tec
h
ni
q
ue
.
O
n
e
of
the
m
etri
c
s
tha
t
i
s
c
om
m
on
l
y
us
ed
t
o
c
om
pa
r
e
r
es
ul
ts
ac
r
os
s
di
f
f
erent
v
al
ue
s
of
K
i
s
th
e
m
ea
n
di
s
tan
c
e
be
t
wee
n
da
t
a
p
oi
n
ts
an
d
t
he
i
r
c
l
us
ter
c
en
tr
o
i
d
.
S
i
nc
e
i
nc
r
ea
s
i
n
g
th
e
nu
m
be
r
of
c
l
us
ters
wi
l
l
al
wa
y
s
r
e
du
c
e
th
e
d
i
s
tan
c
e
to
da
ta
po
i
nts
,
i
nc
r
ea
s
i
ng
K
w
i
l
l
a
l
w
a
y
s
de
c
r
ea
s
e
th
i
s
m
etri
c
[12
-
15
].
M
ea
n
di
s
ta
n
c
e
to
th
e
c
en
tr
o
i
d
as
a
f
un
c
ti
on
of
K
i
s
p
l
ott
ed
an
d
th
e
"
e
l
b
o
w
p
oi
nt"
where t
he
r
at
e o
f
de
c
r
ea
s
e
s
ha
r
pl
y
s
hi
f
ts
, c
an
be
us
e
d
to
r
ou
g
hl
y
d
ete
r
m
i
ne
K
[1
6
]
.
A
n
um
be
r
of
oth
er
tec
h
ni
q
ue
s
ex
i
s
t
f
or
v
al
i
da
t
i
n
g
K
,
i
nc
l
u
di
ng
c
r
os
s
-
v
a
l
i
da
ti
on
,
i
nf
orm
ati
on
c
r
i
teri
a,
t
he
i
nf
or
m
ati
on
the
oret
i
c
j
u
m
p
m
eth
od
,
th
e
s
i
l
h
ou
e
tte
m
eth
od
,
an
d
t
he
G
-
m
ea
ns
al
go
r
i
thm
.
In
ad
di
t
i
on
,
m
on
i
tor
i
ng
th
e
di
s
tr
i
b
uti
on
of
da
t
a
po
i
nts
ac
r
os
s
groups
prov
i
de
s
i
ns
i
gh
t
i
nto
h
o
w
t
he
al
g
orit
hm
i
s
s
pl
i
tti
ng
th
e
d
ata
f
or
ea
c
h
K
.
T
he
propos
ed
h
y
br
i
d
s
y
s
t
em
i
s
de
di
c
ate
d
to
us
e
the
k
-
m
ea
ns
al
go
r
i
thm
i
n
c
l
us
teri
ng
of
c
ol
l
ec
ted
da
t
a
th
at
are
us
ed
t
o
ge
t
t
he
prop
er
m
ed
i
c
al
di
a
gn
os
i
s
,
ba
s
e
d
o
n
s
y
m
pt
o
m
s
s
ub
m
i
tte
d
b
y
th
e
us
er.
T
he
c
l
us
teri
ng
m
od
el
bu
i
l
d
i
ng
proc
es
s
i
s
s
ho
w
n
i
n
F
i
g
ure
1.
F
i
gu
r
e
1.
P
ha
s
e
1 o
f
th
e s
y
s
tem
’
s
bu
i
l
d
i
ng
(
B
u
i
l
d
a
c
l
u
s
teri
ng
Mo
d
el
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
A
we
b/m
ob
i
l
e
de
c
i
s
i
on
s
u
p
po
r
t s
y
s
tem
to
i
m
prov
e m
e
di
c
al
di
ag
n
os
i
s
us
i
ng
…
(
Z
ai
n
ab
T.
A
l
-
A
r
s
)
3149
3.2
. T
h
e
E
xp
er
t
S
y
ste
m
A
n
E
x
p
ert
S
y
s
t
em
i
s
on
e
of
the
m
os
t
c
o
m
m
on
ap
pl
i
c
ati
on
s
of
arti
f
i
c
i
al
i
nt
el
l
i
ge
nc
e
.
It
i
s
a
c
o
m
pu
ter
progr
am
tha
t
s
i
m
ul
ate
s
the
d
ec
i
s
i
o
n
a
nd
ac
ti
on
s
of
a
pe
r
s
on
or
a
n
as
s
oc
i
ati
on
t
ha
t
ha
s
s
pe
c
i
al
i
s
t
f
ac
ts
an
d
ex
pe
r
i
e
nc
e
i
n
a
pa
r
ti
c
u
l
ar
f
i
e
l
d
[1
7].
Nor
m
al
l
y
,
s
uc
h
a
s
y
s
tem
c
on
tai
ns
a
k
no
w
l
e
dg
e
b
as
e
c
on
t
ai
ni
ng
ac
c
um
ul
ate
d
ex
p
erie
n
c
e
an
d
a
s
et
of
r
ul
es
f
or
ap
p
l
y
i
ng
the
k
no
w
l
ed
g
e
b
as
e
to
ea
c
h
pa
r
t
i
c
ul
ar
s
i
tu
ati
on
.
T
he
m
a
j
or
f
ea
tures
of
ex
pe
r
t
s
y
s
tem
are
us
er
i
nte
r
f
ac
e,
d
ata
r
e
pres
en
t
ati
on
,
i
nf
erenc
e,
ex
p
l
a
na
t
i
o
n
s
etc
.
A
d
v
an
tag
es
of
ex
pe
r
t
s
y
s
tem
are
i
nc
r
ea
s
ed
r
el
i
ab
i
l
i
t
y
,
r
ed
uc
ed
err
ors
,
r
ed
uc
ed
c
os
t,
m
ul
ti
pl
e
ex
pe
r
ti
s
e
,
i
nte
l
l
i
g
en
t
d
ata
ba
s
e,
r
ed
uc
ed
da
n
ge
r
etc
.
D
i
s
ad
v
an
tag
es
of
ex
pe
r
t
s
y
s
tem
are
ab
s
e
nc
e
of
c
om
m
on
s
en
s
e
an
d
no
c
ha
ng
e
w
i
t
h c
ha
ng
i
ng
en
v
i
r
on
m
en
t [1
8,
19].
A
F
u
z
z
y
E
x
pe
r
t
S
y
s
tem
,
tha
t
i
s
a
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
ng
s
y
s
tem
ba
s
ed
on
F
u
z
z
y
Lo
gi
c
i
nf
erenc
e,
i
s
a
grou
p
of
m
e
m
be
r
s
hi
p
f
un
c
ti
on
s
an
d
r
ul
es
.
T
he
s
e
f
un
c
ti
on
s
an
d
r
u
l
es
are
us
ed
to
r
ea
s
on
a
bo
ut
da
t
a.
F
u
z
z
y
ex
pe
r
t
s
y
s
tem
s
are
orie
nt
e
d
to
w
ar
d
nu
m
eric
al
proc
es
s
i
ng
.
It
tak
es
nu
m
be
r
s
as
i
n
pu
t,
a
nd
th
en
trans
l
ate
s
th
e
i
np
ut
nu
m
be
r
s
i
nto
l
i
n
gu
i
s
ti
c
t
erm
s
l
i
k
e S
m
al
l
,
Me
d
i
um
an
d
l
arge
.
T
he
n
th
e
tas
k
of
Rul
es
i
s
to
m
ap
the
i
np
ut
l
i
ng
u
i
s
ti
c
term
s
on
to
s
i
m
i
l
ar
l
i
ng
ui
s
ti
c
t
erm
s
de
s
c
r
i
bi
ng
the
o
utp
u
t.
F
i
na
l
l
y
,
th
e
tr
an
s
l
a
ti
on
of
ou
t
pu
t
l
i
ng
ui
s
t
i
c
term
s
i
nto
an
o
ut
pu
t
nu
m
be
r
i
s
do
ne
[20
].
T
he
s
e
r
ul
es
a
r
e
bu
i
l
t
i
n
an
i
f
-
the
n
m
an
ne
r
,
an
d
are
e
v
a
l
u
ate
d
i
n
pa
r
a
l
l
e
l
i
n
the
i
nf
erenc
e
en
gi
ne
,
w
h
i
c
h
i
n
di
c
at
es
th
at
the
ord
ers
of
the
s
e
r
u
l
es
are
n
ot
i
m
po
r
tan
t.
T
he
t
erm
s
us
ed
to
ex
p
l
ai
n
the
r
u
l
es
ar
e
de
f
i
ne
d
ah
e
ad
of
i
ni
t
i
a
l
i
z
i
ng
the
i
nf
erenc
e
en
gi
n
e.
T
he
s
e
term
s
a
r
e
no
un
s
an
d
ad
j
ec
ti
v
es
t
ha
t
are
us
ed
to
d
es
c
r
i
be
t
he
i
np
ut
d
ata
(
l
i
k
e
hi
g
h,
n
orm
al
,
bi
g,
l
o
w
,
etc
.)
[2
1,
22
].
F
u
z
z
y
l
og
i
c
r
el
i
es
o
n
h
av
i
ng
l
ea
r
n
i
n
g
r
u
l
es
,
ac
c
ordi
ng
t
o
w
h
i
c
h
an
i
nf
erenc
e
en
g
i
ne
m
a
k
e
s
de
c
i
s
i
on
s
r
eg
ard
i
ng
the
prob
l
em
at
ha
nd
.
T
he
i
np
ut
to
th
es
e
f
uz
z
y
s
et
s
i
s
i
n
na
tura
l
l
an
gu
a
ge
(
m
os
tl
y
)
a
nd
th
e
ou
tp
ut
c
an
e
i
the
r
b
e
c
r
i
s
p
o
r
i
n
na
t
ural
l
an
gu
a
ge
[3]
.
A
f
uz
z
y
c
l
as
s
i
f
i
er
i
s
a
proc
e
du
r
e
of
l
ab
e
l
i
ng
s
ets
i
n
t
he
d
ec
i
s
i
o
n
m
a
k
i
ng
or
m
ac
hi
ne
l
ea
r
n
i
ng
al
g
orit
hm
tha
t
em
be
ds
un
c
ertai
nt
y
m
ea
s
u
r
es
, a
k
a;
f
uz
z
y
l
og
i
c
,
wi
th
i
n
i
ts
w
ork
f
l
ow
.
A
f
u
z
z
y
c
l
as
s
i
f
i
er us
es
a ru
l
e
ba
s
e
t
ha
t
c
an
be
ex
pres
s
e
d
as
a
f
u
z
z
y
k
n
o
w
l
ed
g
e
ba
s
e
to
Con
v
ert
c
r
i
s
p
i
n
pu
t
i
n
to
a
l
i
n
gu
i
s
t
i
c
v
ari
ab
l
e
i
n
a
p
r
oc
es
s
na
m
ed
f
u
z
z
i
f
i
f
c
ati
on
,
t
he
n
an
i
nf
erenc
e
en
g
i
ne
m
ak
es
f
u
z
z
y
d
ec
i
s
i
o
ns
ba
s
ed
on
pre
-
s
et
r
ul
es
,
an
d
the
f
u
z
z
y
ou
t
pu
t
i
s
de
f
u
z
z
i
f
i
ed
b
y
c
on
v
ert
i
n
g
i
t
b
ac
k
i
nt
o
c
r
i
s
p
o
utp
ut
us
i
ng
m
e
m
be
r
s
hi
p
f
un
c
ti
o
ns
an
al
o
go
us
to
the
o
ne
s
us
ed
i
n
the
f
u
z
z
i
f
i
c
at
i
o
n
p
ha
s
e
[
22
]
.
T
he
an
a
l
y
s
i
s
of
f
u
z
z
y
i
n
pu
t
i
n
ord
er
t
o
produc
e
a
f
u
z
z
y
de
c
i
s
i
o
n
i
s
b
a
s
ed
o
n
three
m
ai
n o
pe
r
at
i
on
s
:
−
Rec
ei
v
e
th
e
f
u
z
z
y
i
np
ut:
th
at
c
ou
l
d
be
f
r
om
a
s
i
ng
l
e
s
ou
r
c
e,
m
ul
ti
pl
e
he
t
erog
on
o
us
s
ou
r
c
es
or ev
en
d
i
s
tr
i
b
ute
d d
a
ta
s
o
urc
es
.
−
P
r
oc
es
s
i
ng
of
the
s
e
f
u
z
z
y
i
np
uts
i
n
a
“
f
u
z
z
i
f
i
c
at
i
on
”
tec
hn
i
qu
e
t
ha
t
r
e
l
i
es
on
a
s
e
t
of
r
ul
es
tha
t
are
s
et
ac
c
ordi
ng
to
hu
m
an
th
i
nk
i
ng
“
i
f
-
the
n”
proc
e
du
r
es
i
n
s
i
m
pl
e
n
atu
r
a
l
l
a
ng
ua
ge
,
i
n
ad
d
i
ti
on
t
o t
r
ad
i
t
i
on
al
proc
e
s
s
i
ng
m
eth
od
s
.
−
Reac
hi
ng
wei
gh
t
ed
r
es
u
l
ts
af
ter
pa
s
s
i
n
g
th
e
f
u
z
z
y
r
ul
es
an
d
as
s
em
bl
i
ng
the
m
i
nto
a
s
i
n
gl
e
de
c
i
s
i
o
n
r
e
l
at
ed
t
o
th
e
pro
b
l
em
tha
t
g
ui
d
es
ot
he
r
p
arts
of
the
s
y
s
tem
or
the
hu
m
an
us
er
w
h
at
to
do
af
ter de
-
f
u
z
z
i
f
i
c
at
i
on
of
th
e res
ul
ts
t
o m
a
k
e t
he
m
un
d
ers
tan
d
ab
l
e.
T
he
ex
pe
r
t
s
y
s
tem
tha
t
i
s
bu
i
l
t
us
i
ng
a
f
u
z
z
y
l
o
gi
c
i
nf
erenc
e
m
od
ul
e
us
es
t
he
c
l
us
tered
da
ta
pro
du
c
ed
b
y
t
he
da
t
a
c
ol
l
ec
ti
o
n
un
i
t
us
i
n
g
th
e
k
-
m
ea
ns
al
go
r
i
t
hm
to
bu
i
l
d
the
f
u
z
z
y
k
no
w
l
e
dg
e
ba
s
e.
O
nc
e
t
h
e
us
er
en
ters
h
i
s
/he
r
da
ta
the
n
t
he
s
y
m
pto
m
s
he
/s
he
s
uff
ers
f
r
o
m
,
the
s
y
s
tem
m
atc
he
s
the
s
e
s
y
m
pto
m
s
t
o
a
s
ui
tab
l
e
c
l
u
s
ter.
T
hi
s
c
l
us
ter
i
s
de
term
i
ne
d
b
y
a
f
u
z
z
y
l
og
i
c
s
y
s
tem
.
A
n
oth
er
f
u
z
z
y
l
og
i
c
m
od
ul
e
us
es
pa
t
i
en
t’
s
att
r
i
bu
tes
(
ag
e,
en
v
i
r
o
n
m
en
t,
ge
nd
er)
al
o
ng
wi
th
t
he
c
l
us
t
er’s
att
r
i
bu
tes
a
nd
f
ea
tures
ex
tr
ac
te
d
f
r
o
m
the
s
y
m
pto
m
s
,
to
m
ak
e
a
de
c
i
s
i
on
on
w
h
i
c
h
d
i
a
gn
os
i
s
i
s
the
m
os
t
r
el
ev
an
t
.
F
i
gu
r
e
2
s
ho
w
s
the
m
ai
n
s
tr
uc
ture
of
the
ex
pe
r
t
s
y
s
t
em
’
s
f
un
c
ti
on
al
i
t
y
.
T
he
f
uz
z
y
l
og
i
c
m
od
ul
e
pro
du
c
es
a
r
an
k
ed
l
i
s
t
of
m
atc
hi
n
g
d
i
a
gn
os
i
s
.
E
ac
h
di
ag
n
os
i
s
i
s
gi
v
en
a
c
on
f
i
d
en
c
e
l
e
v
e
l
i
n
pe
r
c
en
tag
e.
B
as
e
d
on
th
i
s
l
e
v
e
l
,
the
s
y
s
tem
c
ho
os
e
s
the
on
e
wi
t
h
the
hi
gh
es
t
l
e
v
el
a
nd
s
en
d
s
i
t
to
the
us
er’s
de
v
i
c
e
.
If
thi
s
c
on
f
i
de
nc
e
l
e
v
e
l
i
s
l
o
w
(
be
l
o
w
6
0%)
the
n
t
he
s
y
s
t
em
pro
m
pts
the
us
er
ei
t
he
r
to
en
t
er
m
ore
s
y
m
pto
m
s
or
to
s
ug
ge
s
t
ad
d
i
n
g
the
d
i
a
gn
os
i
s
(
as
s
um
i
ng
tha
t
a
ph
y
s
i
c
i
an
i
s
us
i
ng
t
h
e
s
y
s
tem
or
the
pa
t
i
en
t
h
as
c
on
s
ul
t
ed
a
do
c
tor
to
m
a
k
e
a
j
ud
g
m
en
t)
.
T
he
us
er
s
en
ds
thi
s
s
ug
ge
s
te
d
di
ag
n
os
i
s
ba
c
k
to
the
ex
pe
r
t
s
y
s
t
em
,
w
hi
c
h
us
es
th
i
s
di
ag
no
s
i
s
to
a
l
ter
the
r
ul
es
,
or
ad
d
a
n
e
w
r
u
l
e
t
o
c
o
v
er
thi
s
d
i
a
gn
os
i
s
an
d
l
ea
r
n f
r
o
m
i
t to
pr
o
du
c
e
a
m
ore r
el
i
a
bl
e
di
ag
n
os
i
s
f
or s
i
m
i
l
ar c
as
es
i
n t
he
f
utu
r
e.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
31
4
5
-
31
54
3150
F
i
gu
r
e
2.
E
x
pe
r
t
S
y
s
tem
's
m
ai
n s
tr
uc
ture
4.
S
y
stem
E
v
aluat
ion
T
he
s
y
s
tem
w
as
tes
t
ed
b
y
a
grou
p
of
ex
pe
r
ts
i
n
the
f
i
el
d
of
m
ed
i
c
al
d
i
s
ea
s
es
d
i
a
gn
os
i
s
an
d
f
ou
nd
to
gi
v
e
a
h
i
gh
pe
r
f
or
m
an
c
e
an
d
ac
c
urat
e
r
es
ul
ts
tog
eth
er
w
i
th
the
ea
s
e
of
us
e.
Cent
r
a
l
P
ed
i
atri
c
T
ea
c
h
i
ng
Hos
p
i
t
al
,
W
orld
Hea
l
th
O
r
g
an
i
z
a
ti
o
n
(
F
ac
ts
h
ee
t)
,
W
eb
M
D,
Ma
y
oc
l
i
ni
c
,
he
al
t
hl
i
ne
,
a
nd
oth
er
c
ert
i
f
i
c
ate
d
w
e
bs
i
te
wer
e
us
e
d
f
or
da
t
a
c
o
l
l
ec
ti
o
n
.
T
he
m
ed
i
c
al
da
tas
et
of
35
0
r
ec
or
ds
(
di
s
ea
s
es
)
an
d
3
00
f
ea
tur
es
(
s
y
m
pto
m
s
,
di
s
ea
s
e
d
es
c
r
i
pti
o
n
an
d
the
p
os
s
i
b
l
e
a
dv
i
c
e
an
d
tr
e
atm
en
t
ac
c
ordi
ng
to
t
he
di
s
ea
s
e
de
gree
wh
ere
c
ol
l
ec
ted
,
an
a
l
y
z
e
d,
an
d
prepr
oc
es
s
ed
t
o t
h
e re
qu
i
r
e
d f
orm
at
[23
].
4.1.
T
h
e Fu
z
z
y
E
xpe
r
t
S
ys
t
em
T
he
f
uz
z
y
l
og
i
c
to
ol
b
ox
i
s
o
ne
of
m
os
t
po
w
erf
ul
t
oo
l
s
t
ha
t
M
A
T
LA
B
pro
v
i
d
es
,
to
h
el
p
i
ts
us
ers
bu
i
l
d,
an
al
y
z
e
,
de
s
i
g
n a
n
d s
i
m
ul
ate
a
f
u
z
z
y
l
og
i
c
s
y
s
tem
, th
r
ou
gh
a s
et
of
ap
p
l
i
c
at
i
on
s
tha
t
en
c
ap
s
u
l
ate
f
un
c
ti
on
s
ea
s
i
l
y
us
ed
thro
ug
h
i
ts
us
er
-
f
r
i
en
dl
y
i
nt
erf
ac
e
an
d
c
od
e
i
nte
grati
on
m
od
ul
e.
T
he
f
un
c
t
i
on
s
f
u
z
z
y
l
o
gi
c
t
oo
l
bo
x
pro
v
i
de
s
c
o
v
er th
e
ba
s
i
c
m
eth
od
s
us
ed
b
y
f
u
z
z
y
l
og
i
c
,
l
i
k
e
f
uz
z
y
c
l
us
teri
n
g,
ne
uro
-
f
uz
z
y
l
ea
r
n
i
n
g,
i
nf
erenc
e
en
g
i
ne
a
nd
r
ul
e
ba
s
e
b
ui
l
d
i
ng
.
T
he
r
ul
es
are
i
m
pl
em
en
ted
us
i
ng
s
i
m
pl
e
l
og
i
c
r
u
l
es
a
nd
i
nte
g
r
ate
d
wi
th
i
n
t
he
f
u
z
z
y
i
nf
erenc
e
s
y
s
tem
,
whi
c
h
c
an
b
e
l
a
ter
us
ed
t
o
s
i
m
ul
ate
th
e
f
u
z
z
y
s
y
s
t
em
as
a
w
h
i
l
e,
or
s
i
m
ul
ate
i
t
wi
th
i
n
S
i
m
ul
i
nk
(
a
pa
r
t
of
Ma
t
l
al
b’
s
en
v
i
r
o
n
m
en
t)
to
s
i
m
ul
ate
th
e
f
u
z
z
y
s
y
s
t
em
w
i
t
hi
n
a
c
om
prehen
s
i
v
e
m
od
el
of
the
en
t
i
r
e
d
y
n
am
i
c
s
y
s
tem
.
T
he
da
ta
ac
qu
i
s
i
t
i
on
u
ni
t
c
ol
l
ec
ted
a
nd
c
l
us
tere
d
b
i
g
da
ta
r
eg
ardi
ng
c
o
m
m
on
di
s
ea
s
es
an
d
r
e
l
a
ted
s
y
m
pto
m
s
.
T
he
s
e
da
ta
are
us
ed
to
bu
i
l
d
r
u
l
es
to
be
i
n
teg
r
a
ted
i
nto
th
e ru
l
e
ba
s
e
of
th
e f
u
z
z
y
l
og
i
c
to
de
c
i
de
o
n
what
i
s
th
e
m
os
t rel
ev
an
t
d
i
s
ea
s
e
th
e
s
ub
m
i
tte
d
s
y
m
pto
m
s
s
ho
w
. A
n e
x
am
pl
e o
f
s
uc
h a
r
u
l
e
i
s
:
−
Di
s
ea
s
e (
P
at
i
en
t
, tu
be
r
c
ul
o
s
i
s
),
−
S
y
m
pt
om
(
P
ati
en
t,
pe
r
s
i
s
te
nt_
c
ou
gh
)
,
−
S
y
m
pt
om
(
P
ati
en
t,
c
on
s
ta
n
t_f
ati
gu
e),
−
S
y
m
pt
om
(
P
ati
en
t,
w
e
i
gh
t_l
os
s
)
,
−
S
y
m
pt
om
(
P
ati
en
t,
l
os
s
_
of
_a
pp
e
ti
t
e),
−
S
y
m
pt
om
(
P
ati
en
t,
f
ev
er)
,
−
S
y
m
pt
om
(
P
ati
en
t,
c
ou
g
hi
n
g_
up
_b
l
oo
d),
−
S
y
m
pt
om
(
P
ati
en
t,
ni
gh
t
_s
weat
s
)
.
where
T
ub
erc
u
l
os
i
s
i
s
a
l
u
ng
di
s
ea
s
e
w
h
os
e
s
y
m
pto
m
s
a
r
e
pe
r
s
i
s
te
nt
c
o
ug
h
,
c
on
s
tan
t
f
ati
g
ue
,
wei
g
ht
l
os
s
, l
os
s
of
ap
pe
t
i
te
, f
ev
er, c
ou
gh
i
ng
up
bl
o
od
,
ni
g
ht
s
w
ea
ts
.
T
he
ex
pe
r
t
s
y
s
tem
tak
es
i
n
to
c
o
ns
i
de
r
ati
on
oth
er
f
ac
to
r
s
when
b
ui
l
d
i
ng
a
d
i
ag
no
s
i
s
.
A
s
i
t
i
s
k
no
w
n
to
al
m
os
t
ev
er
y
he
al
t
hc
are
prac
ti
ti
o
ne
r
;
f
ac
tor
s
l
i
k
e
ag
e,
en
v
i
r
on
m
en
t
,
an
d
pre
v
i
ou
s
he
a
l
th
i
s
s
ue
s
do
af
f
ec
t
the
de
c
i
s
i
o
n
m
ad
e
a
bo
ut
d
i
ag
no
s
i
s
.
T
he
f
u
z
z
y
l
og
i
c
ba
s
ed
ex
pe
r
t
s
y
s
t
em
s
,
us
es
as
i
np
ut,
i
n
ad
d
i
ti
on
to
th
e
s
ub
m
i
tte
d
s
y
m
p
tom
s
,
us
er’s
ag
e,
m
ed
i
c
ati
on
h
i
s
tor
y
,
B
od
y
Ma
s
s
I
nd
i
c
ato
r
,
ge
nd
er.
T
he
s
e
a
ttrib
ute
s
are
s
u
bm
i
tte
d
b
y
the
us
er
thro
ug
h
th
e
di
ag
n
os
i
s
un
i
t
,
an
d
us
e
d
b
y
t
he
d
i
a
gn
os
i
s
u
ni
t
to
r
e
ac
h
a
de
c
i
s
i
on
.
T
he
f
u
z
z
y
l
og
i
c
en
gi
n
e
ac
c
ep
ts
non
-
c
r
i
s
p
i
np
ut
of
no
r
m
al
i
z
ed
da
t
a
as
a
“
F
u
z
z
y
”
i
n
pu
t
f
or
the
i
nf
erenc
e
en
gi
ne
to
m
a
k
e
a
“
f
uz
z
y
”
de
c
i
s
i
o
n.
In
oth
er
wor
ds
;
t
he
f
u
z
z
y
l
o
gi
c
ev
al
ua
t
i
on
s
y
s
t
em
tak
es
i
np
ut
v
al
ue
s
b
et
w
ee
n
0
-
1
b
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
A
we
b/m
ob
i
l
e
de
c
i
s
i
on
s
u
p
po
r
t s
y
s
tem
to
i
m
prov
e m
e
di
c
al
di
ag
n
os
i
s
us
i
ng
…
(
Z
ai
n
ab
T.
A
l
-
A
r
s
)
3151
m
ap
pi
ng
ea
c
h
of
the
“
f
uz
z
y
s
et”
m
e
m
be
r
s
throug
h
a
m
em
be
r
s
hi
p
f
un
c
ti
on
s
o
tha
t
al
l
v
a
l
ue
s
are
be
t
w
e
en
0
a
nd
1
.
T
he
pe
r
f
orm
an
c
e
of
ou
r
propos
ed
s
y
s
t
em
w
as
e
v
al
ua
t
ed
us
i
n
g
a
c
on
f
us
i
on
m
atri
x
w
hi
c
h
c
on
t
ai
ns
the
i
nf
or
m
ati
on
on
the
ac
tua
l
c
a
s
e
of
the
pa
t
i
en
t
di
ag
n
os
ed
b
y
th
e
ex
pe
r
t
an
d
th
e
di
a
gn
os
i
s
pre
di
c
te
d
b
y
ou
r
h
y
bri
d
s
y
s
tem
.
A
t
w
o
-
c
l
as
s
c
l
as
s
i
f
i
er
c
o
nf
us
i
on
m
atri
x
i
s
s
ho
w
n
i
n T
ab
l
e 1
an
d
the
r
es
ul
t
i
s
pres
en
ted
i
n T
ab
l
e
2.
T
ab
l
e 1
. C
on
f
us
i
o
n M
a
tr
i
x
C
o
n
f
u
s
ion
M
a
t
r
ix
P
r
e
d
ic
t
e
d
N
e
g
a
t
iv
e
P
o
s
i
t
iv
e
A
c
t
u
a
l
N
e
g
a
t
iv
e
TN
:
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
d
iag
n
o
s
e
d
c
a
s
e
s
(
N
o
,
t
h
e
y
d
o
n
'
t
h
a
v
e
a
d
i
s
e
a
s
e
)
p
r
e
d
ic
t
e
d
c
o
r
r
e
c
t
ly
b
u
t
t
h
e
y
d
o
n
'
t
h
a
v
e
t
h
e
d
i
s
e
a
s
e
FP
:
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
d
iag
n
o
s
e
d
c
a
s
e
s
(
Y
e
s
,
t
h
e
y
d
o
h
a
v
e
a
d
i
s
e
a
s
e
)
p
r
e
d
ic
t
e
d
inc
o
r
r
e
c
t
ly
b
u
t
t
h
e
y
d
o
n
o
t
h
a
v
e
t
h
e
d
is
e
a
s
e
.
P
o
s
i
t
iv
e
FN
:
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
d
iag
n
o
s
e
d
c
a
s
e
s
(
N
o
,
t
h
e
y
d
o
n
'
t
h
a
v
e
a
d
i
s
e
a
s
e
)
p
r
e
d
ic
t
e
d
in
c
o
r
r
e
c
t
ly
a
n
d
t
h
e
y
d
o
h
a
v
e
t
h
e
d
i
s
e
a
s
e
.
TP
:
i
s
t
h
e
n
u
mbe
r
o
f
d
iag
n
o
s
e
d
c
a
s
e
s
(
Y
e
s
,
t
h
e
y
d
o
h
a
v
e
a
d
i
s
e
a
s
e
)
p
r
e
d
ic
t
e
d
c
o
r
r
e
c
t
ly
a
n
d
t
h
e
y
d
o
h
a
v
e
t
h
e
d
i
s
e
a
s
e
.
T
ab
l
e
2.
T
he
P
r
op
os
e
d
S
y
s
tem
Con
f
us
i
on
Ma
tr
i
x
P
r
o
p
o
s
e
d
S
y
s
t
e
m
C
o
n
f
u
s
ion
M
a
t
r
ix
P
r
e
d
ic
t
e
d
Total
I
n
c
o
r
r
e
c
t
b
y
t
h
e
FR
S
C
o
r
r
e
c
t
b
y
t
h
e
FR
S
A
c
t
u
a
l
I
n
c
o
r
r
e
c
t
ly
d
iag
n
o
s
is
c
a
s
e
s
6
1
7
C
o
r
r
e
c
t
ly
d
iag
n
o
s
i
s
c
a
s
e
s
2
21
23
T
he
pe
r
f
or
m
an
c
e
of
ou
r
propos
e
d
s
y
s
tem
w
as
ge
ne
r
al
l
y
r
ate
d
us
i
ng
t
he
d
ata
i
n
the
m
atri
x
.
S
om
e
m
etri
c
s
,
i
nc
l
u
di
ng
ac
c
urac
y
,
pr
ec
i
s
i
on
,
s
en
s
i
t
i
v
i
t
y
(
r
ec
al
l
)
,
F
-
m
ea
s
ure
(
F
1
s
c
ore)
,
an
d
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
wer
e
ap
pl
i
ed
as
the
c
r
i
teri
a
to
i
m
pl
em
en
t
thi
s
e
v
a
l
ua
ti
on
.
In
(
3
)
to
(
7
)
s
ho
w
th
e f
or
m
ul
as
f
or thes
e m
etri
c
s
[2
4]:
=
+
+
+
+
×
100%
(
3)
=
+
×
100%
(
4)
=
+
×
100%
(
5)
=
+
×
100%
(
6)
1
−
=
2
×
×
+
(
7)
T
he
F
1
-
S
c
ore
i
s
the
ha
r
m
on
i
c
av
erage
of
the
pre
c
i
s
i
on
a
nd
r
ec
a
l
l
.
T
he
b
e
s
t
v
al
ue
r
ea
l
i
z
e
d
i
s
on
e
an
d
the
wor
s
t
i
s
z
ero
[
25
].
A
s
s
ho
w
n
i
n
T
ab
l
e
3
,
the
F
1
s
c
ore
of
ou
r
s
y
s
tem
w
as
0.
92
9
w
h
i
c
h i
nd
i
c
ate
s
a
v
ery
g
oo
d
pe
r
f
orm
an
c
e.
T
ab
l
e 3
. T
he
A
c
c
urac
y
of
t
he
P
r
op
os
e
d S
y
s
tem
R
e
s
u
lt
s
A
c
c
u
r
a
c
y
90%
P
r
e
c
i
s
ion
95%
S
e
n
s
i
t
iv
it
y
(
R
e
c
a
ll
)
91%
S
p
e
c
i
f
i
c
it
y
85%
F1
-
S
c
o
r
e
0
.
9
2
9
4.2.
User
Int
er
f
a
ce
T
he
s
y
s
t
em
w
as
i
m
pl
em
en
ted
t
o
b
e
c
om
pa
ti
b
l
e
w
i
t
h
a
w
eb
s
i
te
bro
w
s
er
where
th
e
us
er
c
an
i
np
ut
t
he
s
y
m
pto
m
s
i
n
t
he
f
r
on
t
en
d
as
a
te
x
tu
al
ex
pres
s
i
on
;
th
es
e
ex
pres
s
i
on
s
are m
atc
he
d
ag
a
i
ns
t
the
c
l
os
es
t
s
y
m
pto
m
c
ol
l
ec
ted
b
y
th
e
da
ta
c
ol
l
ec
ti
o
n
un
i
t.
T
he
us
er
c
an
al
s
o
c
ho
os
e
the
s
y
m
pto
m
f
r
o
m
a
l
i
s
t
of
pre
-
de
f
i
ne
d
s
y
m
pto
m
s
.
T
he
s
c
r
ee
ns
ho
t
i
n
F
i
gu
r
e
3
s
h
o
w
s
the
s
y
s
tem
’
s
s
tart
up
pa
g
e,
w
he
r
e
th
e
us
er
e
nte
r
s
pe
r
s
on
a
l
att
r
i
bu
tes
to
be
us
ed
as
i
np
ut
(
i
n a
d
di
t
i
o
n t
o
th
e
s
y
m
pto
m
s
)
to
th
e f
u
z
z
y
l
og
i
c
ex
pe
r
t
s
y
s
t
em
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
31
4
5
-
31
54
3152
T
he
us
er
en
ters
h
i
s
/he
r
i
nf
or
m
ati
on
a
nd
m
ov
es
to
the
n
ex
t
pa
ge
t
o
s
tart
ad
d
i
ng
the
s
y
m
po
tom
s
he
/s
he
h
as
to
he
l
p
the
s
y
s
tem
prov
i
de
prop
er
d
i
a
gn
os
i
s
.
F
i
gu
r
e
4
s
ho
w
s
the
s
y
m
pto
m
s
en
tr
y
we
b
pa
ge
.
T
he
s
y
m
pto
m
s
en
te
r
ed
b
y
th
e
us
er
c
an
b
e
gi
v
en
a
l
ev
el
of
ef
f
ec
t.
How
an
no
y
i
n
g
or
un
c
o
m
f
ortabl
e
the
s
e
s
y
m
pt
o
m
s
are
m
a
k
i
ng
the
us
er.
T
he
s
e
l
e
v
e
l
s
are:
Lo
w
(
s
om
ew
ha
t
an
n
o
y
i
n
g),
Mo
de
r
ate
(
an
no
y
i
ng
a
nd
c
au
s
es
pa
i
n
s
om
eti
m
es
)
,
an
d
H
i
gh
(
t
hi
s
s
y
m
pto
m
i
s
ob
s
tr
uc
ti
n
g
t
he
us
er
f
r
om
pe
r
f
or
m
i
ng
da
i
l
y
c
ho
r
es
)
.
W
he
n
the
us
er
f
i
ni
s
he
s
ad
d
i
n
g
the
s
y
m
pto
m
s
an
d
c
l
i
c
k
s
t
he
“
f
i
ni
s
h”
bu
tto
n
,
t
he
s
y
s
t
em
produc
es
the
d
i
a
gn
os
i
s
tha
t
pro
du
c
e
d
the
h
i
g
he
s
t
“
c
on
f
i
d
en
c
e
l
e
v
el
”
i
n
t
he
f
u
z
z
y
l
og
i
c
ex
pe
r
t
s
y
s
t
em
.
T
hi
s
di
ag
n
os
i
s
i
s
di
s
pl
a
y
e
d
wi
t
h
ho
w
s
e
v
er
i
t
i
s
(
l
o
w
,
m
od
erate,
or
h
i
g
h)
a
l
on
g
wi
th
pro
po
s
ed
proc
ed
ure
t
o
f
ol
l
o
w
or
a
tr
ea
tm
en
t.
F
i
gu
r
e
5 s
ho
w
s
t
he
di
a
gn
os
i
s
w
eb
pa
g
e.
T
he
us
er
i
s
ab
l
e
to
en
ter
s
y
m
p
tom
s
i
n
a
s
i
m
i
l
ar
m
an
ne
r
to
tha
t
t
hroug
h
a
w
e
b
br
o
w
s
er
ad
d
i
ng
s
y
m
pto
m
s
i
s
ea
s
y
t
hroug
h t
h
e d
r
o
p
-
do
wn
l
i
s
t o
r
b
y
s
i
m
pl
y
f
i
l
l
i
n
g i
n t
he
t
ex
t
bo
x
. Ch
oo
s
i
ng
the
s
ev
erit
y
of
the
s
y
m
pt
o
m
s
i
s
do
ne
thro
ug
h
r
ad
i
o
bu
tto
ns
f
or
e
as
y
an
d
c
l
ea
r
i
n
pu
t.
O
nc
e
the
s
y
m
pto
m
s
are
en
tere
d,
the
d
i
a
gn
os
i
s
wi
nd
o
w
i
s
di
s
pl
a
y
e
d.T
hi
s
i
nf
orm
ati
on
i
s
s
en
t
to
the
ba
s
e
s
tat
i
on
to
th
e m
ai
n d
i
ag
no
s
i
s
un
i
t
to
ad
d
to
th
e c
on
f
i
d
en
c
e
l
e
v
e
l
prod
uc
e
d b
y
the
ex
pe
r
t
s
y
s
t
em
to
m
a
k
e
f
utu
r
e
di
a
gn
os
i
s
e
v
en
m
ore
ac
c
urate,
an
d
prov
i
d
e
f
utu
r
e
us
er
s
w
i
t
h
a
m
ore
r
el
i
a
bl
e
d
i
a
gn
os
i
s
s
y
s
tem
,
an
d
a
uto
m
ati
c
al
l
y
m
od
i
f
y
t
he
r
u
l
es
i
n
th
e
k
no
w
l
ed
ge
b
as
e
of
the
s
y
s
t
em
, a
nd
m
od
i
f
y
t
he
l
ea
r
n
i
n
g a
n
d i
nf
erenc
e ru
l
e
s
ac
c
ordi
ng
l
y
too
.
F
i
gu
r
e
3.
S
tart
up
web
p
ag
e f
or the
pro
po
s
ed
m
ed
i
c
al
di
a
gn
os
i
s
s
y
s
t
em
F
i
gu
r
e
4.
E
nte
r
i
ng
s
y
m
pto
m
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T
E
L
KO
M
NIK
A
IS
S
N: 1
69
3
-
6
93
0
◼
A
we
b/m
ob
i
l
e
de
c
i
s
i
on
s
u
p
po
r
t s
y
s
tem
to
i
m
prov
e m
e
di
c
al
di
ag
n
os
i
s
us
i
ng
…
(
Z
ai
n
ab
T.
A
l
-
A
r
s
)
3153
F
i
gu
r
e
5.
D
i
ag
no
s
i
s
b
as
ed
on
s
ub
m
i
tte
d s
y
m
pto
m
s
F
i
gu
r
e
6.
P
art of
a
d
d d
i
ag
n
os
i
s
w
eb
pa
g
e
F
i
gu
r
e
7.
A
nd
r
o
i
d
em
ul
ato
r
op
erat
i
n
g t
h
e d
i
ag
no
s
i
s
s
y
s
tem
5.
Co
n
clus
ion
A
n
ex
p
ert
s
y
s
tem
tha
t
i
s
b
ui
l
t
w
i
th
a
F
u
z
z
y
L
og
i
c
de
c
i
s
i
on
m
ak
i
ng
proc
ed
ure
i
s
a
b
i
g
s
tep
to
w
ar
ds
ha
v
i
n
g
an
d
ad
ap
t
i
v
e
a
nd
c
on
s
ta
ntl
y
de
v
el
o
pi
ng
s
y
s
tem
tha
t
bu
i
l
ds
i
ts
o
wn
k
no
w
l
e
dg
e
ba
s
e
an
d
pro
v
i
de
us
ers
wi
th
an
ad
e
qu
a
te
di
a
gn
os
i
s
proc
ed
ure
t
ha
t
s
up
po
r
ts
l
ev
el
s
of
s
ev
erit
y
of
de
t
ec
ted
di
s
e
as
es
,
b
as
ed
on
s
e
v
er
al
i
nf
orm
ati
on
,
am
on
g
w
h
i
c
h
are
the
s
y
m
pto
m
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
◼
IS
S
N: 16
93
-
6
93
0
T
E
L
KO
M
NIK
A
V
ol
.
1
7
,
No
.
6
,
D
ec
em
be
r
2019
:
31
4
5
-
31
54
3154
prov
i
de
d
b
y
th
e
s
y
s
tem
’
s
us
ers
the
m
s
el
v
es
.
T
he
us
e
of
c
l
us
teri
n
g
tec
hn
i
q
ue
i
nc
r
ea
s
es
the
s
y
s
t
em
pe
r
f
or
m
an
c
e
by
gro
ub
i
ng
the
m
os
t
s
i
m
i
l
e
r
di
s
ea
s
es
whi
c
h
al
l
o
w
s
th
e
f
u
z
z
y
l
o
gi
c
t
o
l
oo
k
up
f
or
the
r
i
gh
t
d
i
a
gn
os
i
s
i
n
the
n
ea
r
es
t
c
l
us
ter
ac
c
ordi
ng
t
o
E
uc
l
i
d
ea
n
d
i
s
tan
c
e.
T
he
ac
hi
ev
ed
r
es
ul
ts
i
nd
i
c
ate
a
prom
i
s
i
ng
d
i
a
gn
o
s
i
s
pe
r
f
or
m
an
c
e
of
the
s
y
s
t
em
as
i
t
ac
hi
e
v
e
d9
0%
ac
c
urac
y
an
d
92
.9%
F
-
S
c
ore.
Ref
er
en
ce
s
[1]
Pa
rk
e
r
KR,
Sr
i
n
i
v
a
s
a
n
SS,
Hou
g
h
to
n
RF,
Ko
rd
z
a
d
e
h
N,
B
o
z
a
n
K,
O
tt
a
w
a
y
T
,
Dav
e
y
B.
Hea
l
th
i
n
f
o
rm
a
ti
c
s
p
ro
g
r
a
m
d
e
s
i
g
n
a
n
d
o
u
t
c
o
m
e
s
:
L
e
a
rn
i
n
g
fro
m
a
n
e
a
rl
y
o
ff
e
ri
n
g
a
t
a
m
i
d
-
l
e
v
e
l
u
n
i
v
e
rs
i
ty
.
Ed
u
c
a
ti
o
n
a
n
d
I
n
fo
r
m
a
ti
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
i
e
s
.
2
0
1
7
;
2
2
(4
):
1
4
9
7
-
1
5
1
3
.
[2]
Sh
e
n
Y
,
Col
l
o
c
J
,
J
a
c
q
u
e
t
-
An
d
ri
e
u
A,
L
e
i
K.
Em
e
r
g
i
n
g
m
e
d
i
c
a
l
i
n
f
o
rm
a
ti
c
s
w
i
th
c
a
s
e
-
b
a
s
e
d
re
a
s
o
n
i
n
g
fo
r
a
i
d
i
n
g
c
l
i
n
i
c
a
l
d
e
c
i
s
i
o
n
i
n
m
u
l
ti
-
a
g
e
n
t
s
y
s
t
e
m
.
J
o
u
rn
a
l
o
f
B
i
o
m
e
d
i
c
a
l
In
f
o
rm
a
ti
c
s
.
2
0
1
5
;
5
6
:
307
-
3
1
7
.
[3]
Be
l
l
m
a
n
RE,
Za
d
e
h
L
A.
Dec
i
s
i
o
n
-
ma
k
i
n
g
i
n
a
fu
z
z
y
e
n
v
i
ro
n
m
e
n
t.
M
a
n
a
g
e
m
e
n
t
Sc
i
e
n
c
e
.1
9
7
0
;
1
7
(4
)
:
B
-
141.
[4]
X
i
a
M
,
X
u
Z.
Hes
i
ta
n
t
fu
z
z
y
i
n
fo
r
m
a
ti
o
n
a
g
g
re
g
a
ti
o
n
i
n
d
e
c
i
s
i
o
n
m
a
k
i
n
g
.
I
n
te
rn
a
ti
o
n
a
l
J
o
u
rn
a
l
o
f
Ap
p
ro
x
i
m
a
te
Re
a
s
o
n
i
n
g
.
2
0
1
1
;
5
2
(3
):
3
9
5
-
407.
[5]
G
a
tt
o
n
T
M
,
L
e
e
M
.
Fu
z
z
y
l
o
g
i
c
d
e
c
i
s
i
o
n
m
a
k
i
n
g
fo
r a
n
i
n
t
e
l
l
i
g
e
n
t
h
o
m
e
h
e
a
l
t
h
c
a
r
e
s
y
s
te
m
.
I
n
2
0
1
0
5
th
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
Co
n
fe
re
n
c
e
o
n
F
u
tu
re
I
n
fo
r
m
a
ti
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
.
2
0
1
0
.
[6]
L
o
p
e
z
D,
G
u
n
a
s
e
k
a
ra
n
M
.
As
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
v
a
c
c
i
n
a
ti
o
n
s
tra
te
g
i
e
s
u
s
i
n
g
fu
z
z
y
m
u
l
ti
-
c
ri
te
ri
a
d
e
c
i
s
i
o
n
m
a
k
i
n
g
.
In
Pr
o
c
e
e
d
i
n
g
s
o
f
t
h
e
Fi
f
th
I
n
te
rn
a
ti
o
n
a
l
C
o
n
fe
r
e
n
c
e
o
n
Fu
z
z
y
a
n
d
Neu
ro
Com
p
u
t
i
n
g
(FANCC
O
-
2
0
1
5
).
Sp
ri
n
g
e
r,
Ch
a
m
.
2
0
1
5
;
1
9
5
-
208.
[7]
Hus
s
a
i
n
A,
W
e
n
b
i
R,
X
i
a
o
s
o
n
g
Z,
Hon
g
y
a
n
g
W
,
d
a
Si
l
v
a
A
L
.
Pe
rs
o
n
a
l
h
o
m
e
h
e
a
l
t
h
c
a
re
s
y
s
te
m
f
o
r
th
e
c
a
r
d
i
a
c
p
a
t
i
e
n
t
o
f
s
m
a
rt
c
i
ty
u
s
i
n
g
f
u
z
z
y
l
o
g
i
c
.
J
o
u
rn
a
l
o
f
Ad
v
a
n
c
e
s
i
n
In
fo
rm
a
ti
o
n
Te
c
h
n
o
l
o
g
y
.
2
0
1
6
;
7
(1
)
:
5
8
-
64
.
[8]
Sa
m
u
e
l
O
,
O
m
i
s
o
re
M
,
O
j
o
k
o
h
B.
A
W
e
b
Ba
s
e
d
De
c
i
s
i
o
n
S
u
p
p
o
rt
Sy
s
te
m
d
ri
v
e
n
b
y
Fu
z
z
y
L
o
g
i
c
f
o
r
th
e
d
i
a
g
n
o
s
i
s
o
f
ty
p
h
o
i
d
f
e
v
e
r.
Ex
p
e
rt
S
y
s
te
m
s
wi
t
h
Ap
p
l
i
c
a
ti
o
n
s
.
2
0
1
5
;
4
0
:4
1
6
4
-
4
1
7
.
[9]
Fa
tu
m
o
S,
Ad
e
ti
b
a
E
,
O
n
o
l
a
p
o
J
.
I
m
p
l
e
m
e
n
ta
t
i
o
n
o
f
X
p
e
rt
M
a
l
T
y
p
h
:
An
Ex
p
e
rt
Sy
s
te
m
f
o
r
M
e
d
i
c
a
l
Dia
g
n
o
s
i
s
o
f
th
e
Co
m
p
l
i
c
a
ti
o
n
s
o
f
M
a
l
a
ri
a
a
n
d
T
y
p
h
o
i
d
.
I
O
SR
J
o
u
rn
a
l
o
f
Com
p
u
te
r
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g
(IOSR
-
J
CE).
2
0
1
3
;
8
(5
)
:
34
–
4
0
.
[10]
Pa
g
e
J
T
,
L
i
e
c
h
ty
ZS,
Huy
n
h
M
D,
Uda
l
l
J
A.
Ba
m
B
a
m
:
g
e
n
o
m
e
s
e
q
u
e
n
c
e
a
n
a
l
y
s
i
s
to
o
l
s
f
o
r
b
i
o
l
o
g
i
s
ts
.
B
M
C Res
e
a
rc
h
No
te
s
.2
0
1
4
;
7
(
1
):
8
2
9
.
[11]
Hart
i
g
a
n
J
A,
M
A
W
o
n
g
.
A
K
-
m
e
a
n
s
c
l
u
s
t
e
ri
n
g
a
l
g
o
ri
t
h
m
.
Ap
p
l
i
e
d
S
ta
ti
s
ti
c
s
.
1
9
7
9
;
2
8
:1
0
0
–
1
0
8
.
[12]
F
Y
u
a
n
Z
,
H
M
e
n
g
,
HX
Zh
a
n
g
,
CR
Don
g
.
A
New
Al
g
o
ri
th
m
to
G
e
t
t
h
e
I
n
i
t
i
a
l
C
e
n
tro
i
d
s
.
P
ro
c
.
o
f
th
e
3
rd
I
n
t
e
rn
a
t
i
o
n
a
l
Co
n
fe
re
n
c
e
o
n
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rn
i
n
g
a
n
d
C
y
b
e
rn
e
ti
c
s
,
2
0
0
4
;
2
6
-
29.
[13]
Z
Hua
n
g
.
Ex
te
n
s
i
o
n
s
to
th
e
k
-
m
e
a
n
s
a
l
g
o
ri
th
m
f
o
r
c
l
u
s
te
r
i
n
g
l
a
rg
e
d
a
ta
s
e
t
s
w
i
th
c
a
t
e
g
o
r
i
c
a
l
v
a
l
u
e
s
.
Dat
a
M
i
n
i
n
g
a
n
d
Kn
o
w
l
e
d
g
e
D
i
s
c
o
v
e
r
y
.
1
9
9
8
;
2
:
283
-
3
0
4
.
[14]
D
Bi
ra
n
t
A.
K
u
t.
ST
-
DBSC
AN:
An
a
l
g
o
r
i
th
m
f
o
r
c
l
u
s
te
r
i
n
g
s
p
a
ti
a
l
-
te
m
p
o
r
a
l
d
a
ta
.
Dat
a
&
Kn
o
wle
d
g
e
En
g
i
n
e
e
ri
n
g
.
2
0
0
7
;
6
0
(1
)
:
2
0
8
-
221.
[15]
AL
N
Fre
d
,
J
M
N
L
e
i
tã
o
.
Pa
rti
ti
o
n
a
l
v
s
h
i
e
ra
rc
h
i
c
a
l
c
l
u
s
te
ri
n
g
u
s
i
n
g
a
m
i
n
i
m
u
m
g
ra
m
m
a
r
c
o
m
p
l
e
x
i
t
y
a
p
p
ro
a
c
h
.
Pro
c
.
o
f
t
h
e
SSPR
& SPR 2
0
0
0
.
L
NC
S 1
8
7
6
.
2
0
0
0
;
193
-
2
0
2
.
[16]
K
-
m
e
a
n
s
a
l
g
o
ri
t
h
m
i
n
Py
th
o
n
tu
to
ri
a
l
,
a
v
a
i
l
a
b
l
e
th
r
o
u
g
h
:
h
tt
p
s
:/
/p
y
th
o
n
p
ro
g
ra
m
m
i
n
g
l
a
n
g
u
a
g
e
.c
o
m
/
k
m
e
a
n
s
-
e
l
b
o
w
-
m
e
th
o
d
/
a
c
c
e
s
s
e
d
,
Nov
.
2
0
1
8
.
[17]
Ba
s
s
e
m
S.
M
e
d
i
c
a
l
Ex
p
e
rt
Sy
s
te
m
s
S
u
rv
e
y
.
In
te
rn
a
t
i
o
n
a
l
J
o
u
rn
a
l
o
f
En
g
i
n
e
e
ri
n
g
a
n
d
I
n
fo
rm
a
ti
o
n
Sy
s
te
m
s
(I
J
EAIS
)
.
2
0
1
7
;
1
(
7
):
218
-
2
2
4
.
[18]
De
Ko
c
k
E
.
De
c
e
n
tr
a
l
i
s
i
n
g
th
e
Cod
i
f
i
c
a
ti
o
n
o
f
Ru
l
e
s
i
n
A
De
c
i
s
i
o
n
Su
p
p
o
rt
Ex
p
e
rt
Kn
o
w
l
e
d
g
e
B
a
s
e
,
M
.Sc
.
T
h
e
s
i
s
.
Fa
c
u
l
ty
o
f
En
g
i
n
e
e
ri
n
g
.
Bu
i
l
t
En
v
i
ro
n
m
e
n
t
a
n
d
In
fo
r
m
a
ti
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
,
Uni
v
e
rs
i
ty
o
f
Pre
to
ri
a
;
2
0
0
3
.
[19]
J
i
m
m
y
S,
Din
e
s
h
G
,
Ab
h
i
n
a
v
B.
M
e
d
i
c
a
l
Ex
p
e
rt
Sy
s
te
m
s
fo
r
Dia
g
n
o
s
i
s
o
f
Va
ri
o
u
s
Dis
e
a
s
e
s
.
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
J
o
u
r
n
a
l
o
f
Com
p
u
te
r Ap
p
l
i
c
a
ti
o
n
s
.
2
0
1
4
;
9
3
(7
)
:
36
-
43
.
[20]
Im
è
n
e
B,
Nori
a
T
.
A
m
u
l
ti
-
a
g
e
n
t
fr
a
m
e
w
o
rk
f
o
r
a
w
e
b
-
b
a
s
e
d
d
e
c
i
s
i
o
n
s
u
p
p
o
rt
s
y
s
te
m
a
p
p
l
i
e
d
t
o
m
a
n
u
fa
c
t
u
ri
n
g
s
y
s
te
m
.
CIIA
.
2
0
0
9
;
9
.
[21]
W
i
l
l
i
a
m
S
,
J
a
m
e
s
J
.
Fu
z
z
y
E
x
p
e
rt
Sy
s
te
m
s
a
n
d
F
u
z
z
y
Re
a
s
o
n
i
n
g
,
J
o
h
n
W
i
l
e
y
&
S
o
n
s
,
I
n
c
.
,
2
0
0
5
.
[22]
Rim
p
y
N.
M
e
d
i
c
a
l
Ex
p
e
rt
Sy
s
te
m
-
A
Co
m
p
re
h
e
n
s
i
v
e
Rev
i
e
w
.
In
te
rn
a
ti
o
n
a
l
J
o
u
r
n
a
l
o
f
Com
p
u
te
r
Ap
p
l
i
c
a
ti
o
n
s
.
2
0
1
5
;
1
3
0
(
7
):
44
-
50.
[23]
Cen
te
rs
f
o
r M
e
d
i
c
a
r
e
&
M
e
d
i
c
a
i
d
Se
rv
i
c
e
s
.
ICD
-
10
-
CM
Offi
c
i
a
l
Gui
d
e
l
i
n
e
s
f
o
r Co
d
i
n
g
a
n
d
Re
p
o
rti
n
g
.
2
0
1
2
I
CD
-
10
-
CM
a
n
d
GE
M
s
.
Ret
ri
e
v
e
d
M
a
y
1
7
,
2
0
1
2
.
[24]
Za
i
n
a
b
T
.
Al
-
Ars
a
n
d
Ab
b
a
s
s
Al
-
Ba
k
ry
.
Ira
q
'
s
M
a
j
o
r
In
f
e
c
t
i
o
u
s
Di
s
e
a
s
e
Dia
g
n
o
s
i
s
U
s
i
n
g
A
Fu
z
z
y
Rul
e
-
Ba
s
e
d
Sy
s
t
e
m
.
In
te
r
n
a
ti
o
n
a
l
J
o
u
rn
a
l
o
f
En
g
i
n
e
e
ri
n
g
&
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
.
2
0
1
8
;
7
(4
)
:
4
9
4
3
-
4
9
4
8
.
[25]
Cha
l
a
D,
M
i
l
l
i
o
n
M
,
Deb
e
l
a
T
.
Dev
e
l
o
p
i
n
g
a
Kn
o
w
l
e
d
g
e
-
Ba
s
e
d
Sy
s
te
m
fo
r
Di
a
g
n
o
s
i
s
a
n
d
T
re
a
tm
e
n
t
o
f
M
a
l
a
ri
a
.
J
o
u
rn
a
l
o
f
In
f
o
rm
a
ti
o
n
&
Kn
o
w
l
e
d
g
e
M
a
n
a
g
e
m
e
n
t
.
2
0
1
6
;
1
5
(
4
):
1
0
8
-
1
1
2
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.