آرشیو

چکیده

امروزه جمع آوری داده های بیماری ها، به جهت شناسایی و درمان آن ها از اهمیت زیادی برخوردار است. به منظور کشف الگوهای پنهان در این داده ها می توان از روش های داده کاوی استفاده کرد. نتایج حاصل از داده کاوی به پزشکان کمک می کند تا بتوانند راه حل های جدیدی را برای درمان یا پیشگیری بیماری ها پیدا کنند. افسردگی ازجمله بیماری های روانی است که روزبه روز در حال گسترش است. این بیماری همراه با اختلال در خلق وخو، اندیشه و بدن ایجاد و باعث می شود فرد احساس ناراحتی و بی فایده بودن کند. هدف اصلی این پژوهش ارائه مدلی در جهت تشخیص میزان افسردگی بیماران افسرده و بررسی ارتباط آن با موسیقی در جهت ارائه راه حل های مفید به منظور بهبود این بیماران است. در این تحقیق 470 نفر از بیماران مبتلا به افسردگی 2 شهر تهران و کرج موردبررسی قرار گرفتند تا ارتباط بین پارامترهای سبک زندگی و موسیقی موردعلاقه آن ها با بیماری افسردگی کشف شود. بیماری های فیزیکی مختلفی می تواند منجر به افسردگی شود. ازاین رو، تعدادی از این بیماری ها در این پژوهش موردبررسی قرار گرفتند. از الگوریتم های درخت تصمیم گیر و ماشین بردار پشتیبان و برنامه رپیدماینر استفاده شد. نتایج نشان داد که موسیقی و ورزش نقش مهمی در میزان افسردگی افراد دارد و گوش کردن به موسیقی های غمگین و راک و متال می تواند به افسرده شدن فرد کمک کند.

Data Mining of Depressed Patients to Improve and Examine its Relationship with Music

Nowadays, collecting data on diseases is of great importance for their identification and treatment. Data mining methods can be used to discover hidden patterns in this data. The results of data mining help doctors find new solutions for treating or preventing diseases. Depression is one of the mental illnesses that is spreading day by day. This disease is accompanied by mood, thought, and body disorders and makes the person feel sad and useless. The main goal of this study is to provide a model to diagnose the level of depression in depressed patients and to examine its relationship with music in order to provide useful solutions for the improvement of these patients. In this study, 470 patients with depression in the cities of Tehran and Karaj were examined to discover the relationship between lifestyle parameters and their favorite music with depression. Various physical diseases can lead to depression. Therefore, a number of these diseases were investigated in this study. Decision tree and support vector machine algorithms and the Rapidminer program were used. The results showed that music and exercise play an important role in the level of depression in people, and listening to sad, rock, and metal music can help a person become depressed.

تبلیغات