کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4937678 1434623 2017 4 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Investigation of the depression in breast cancer patients by computational intelligence technique
ترجمه فارسی عنوان
بررسی افسردگی در بیماران مبتلا به سرطان پستان با تکنیک هوشمند محاسباتی
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
سرطان پستان یکی از شایع ترین سرطان ها در زنان است. افسردگی در بیماران مبتلا به سرطان پستان رخ می دهد. مشکل روانپزشکی می تواند بر کیفیت زندگی تأثیر بگذارد. درمان می تواند برای از بین بردن رنج استفاده شود. به طریقی که بیمار می تواند شکایات مختلفی را نشان دهد، بنابراین افسردگی می تواند ناشناخته باقی بماند و درمان نشود. در این تحقیق افسردگی با توجه به عوامل ورودی متفاوت مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت. این عوامل عبارتند از: محدوده سنی، وضعیت شغل، سطح تحصیلات، وضعیت ازدواج، سطح درمان و وضعیت اقتصادی. برای ارزیابی تأثیر هر عامل برای افسردگی در بیماران مبتلا به سرطان پستان، از روش محاسباتی استفاده شده است. بر اساس نتایج، محدوده سنی و وضعیت شغلی، ترکیبی از عوامل اصلی افسردگی در بیماران مبتلا به سرطان پستان است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Breast cancer is one of the most common cancers in females. Depression could be occurred in patients with breast cancer. The psychiatric problem could influence on the quality of life. Treatment could be used in order to eliminate the suffering. By the way a patient could show different complaints therefore the depression could remain undetected and not treated as well. In this investigation the depression was analyzed according the different input factors. These factors are: age range, occupation status, education level, marriage status, therapy level and economic status. Computational intelligence technique was used to estimate the influence of the each factor for the depression in the breast cancer patients. Based on the results the age range and occupation status is the most dominant combination of the factors for the depression in breast cancer patients.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers in Human Behavior - Volume 68, March 2017, Pages 228-231
نویسندگان
, ,