[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
داوری تخصصی::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 3299960

مقالات منتشر شده: 688
نرخ پذیرش: 73.32
نرخ رد: 17.79

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 194 روز
____
..
:: دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) ::
دوره 15 شماره 3 صفحات 15-1 برگشت به فهرست نسخه ها
مقایسه عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی توزیع مکانی بیماری سالک بر رویکرد نقشه های دوگانه
زینب نیسانی سامانی ، علی اصغر آل شیخ*
چکیده:   (428 مشاهده)
لیشمانیوز جلدی به‌عنوان یک بیماری مشترک انسان و حیوان، همچنان یکی از چالش‌های پایدار سلامت عمومی در مناطق اندمیک به‌شمار می‌رود. این پژوهش با تلفیق سامانه‌های اطلاعات مکانی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به بررسی تأثیر عوامل محیطی و مکانی بر الگوی پراکنش لیشمانیوز جلدی در استان ایلام (غرب کشور ایران) طی سال‌های ۲۰۱۴ تا ۲۰۱۹ پرداخته است. داده‌های وقوع بیماری با متغیرهای اقلیمی ترکیب شدند. به‌منظور غلبه بر محدودیت داده‌های فقط-حضور، یک چارچوب مدل‌سازی مقایسه‌ای با تولید داده‌های شبه‌عدم‌حضور و ترسیم نقشه‌های دوگانه مکانی توسعه یافت. سه الگوریتم شامل ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و رگرسیون لجستیک  پیاده‌سازی شدند. مدل جنگل تصادفی عملکرد برتری نسبت به سایر مدل‌ها نشان داد و به شاخص‌های ارزیابی شامل AUC-ROC برابر 9995/0، Recall برابر 92/0، Precision  برابر 88/0، F1-Score برابر 90/۰ و  Accuracy برابر ۹۹۸۸/0 دست یافت. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها، معیار بیشینه میانگین دما (TMax_M) را به‌عنوان مؤثرترین متغیر پیش‌بینی‌کننده شناسایی کرد. نقشه‌های خروجی نشان دادند که کانون‌های پرخطر عمدتاً در نواحی مرکزی و جنوب‌غربی استان متمرکز هستند. یافته‌های مکانی این پژوهش، ارتباط حیاتی بین محرک‌های خاص اقلیمی و کانون‌های بیماری را نشان می‌دهد. این مطالعه با ارائه نقشه‌های دوگانه (احتمال و ریسک)، شواهد کاربردی ارزشمندی را برای اولویت‌بندی نظارت و اقدامات پیشگیرانه در اختیار مقامات بهداشتی قرار می‌دهد.
 
شماره‌ی مقاله: 1
واژه‌های کلیدی: سالک، یادگیری ماشین، سلامت مکانی، مدل‌سازی مکانی، چارچوب نقشه دوگانه، معیارهای اقلیمی.
متن کامل [PDF 1938 kb]   (86 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
دریافت: 1404/8/12 | پذیرش: 1404/9/17
فهرست منابع
1. WHO. Leishmaniasis. Available from: http:// wwww.hoint/ leishmaniasis/en/. [cited May 07,2025].
2. Neisani Samani, Z., Alesheikh, A. A., & Kalantari, M. (2025). A Geo‐AI‐Based Approach for Spatiotemporal Prediction of Infectious Diseases With Cluster Distribution Pattern in Urban Environments. Transactions in GIS, 29(7), e70132. [DOI:10.1111/tgis.70132]
3. Tabasi, M., Alesheikh, A. A., Sofizadeh, A., Saeidian, B., Pradhan, B., & AlAmri, A. (2020). A spatio-temporal agent-based approach for modeling the spread of zoonotic cutaneous leishmaniasis in northeast Iran. Parasites & Vectors, 13(1), 572. [DOI:10.1186/s13071-020-04447-x]
4. Babaie, E., Alesheikh, A. A., & Tabasi, M. (2022). Spatial modeling of zoonotic cutaneous leishmaniasis with regard to potential environmental factors using ANFIS and PCA-ANFIS methods. Acta Tropica, 228, 106296. [DOI:10.1016/j.actatropica.2021.106296]
5. Wolfe, C. M., Barry, A., Campos, A., Farham, B., Achu, D., Juma, E., ... & Impouma, B. (2024). Control, elimination, and eradication efforts for neglected tropical diseases in the World Health Organization African region over the last 30 years: A scoping review. International Journal of Infectious Diseases, 141, 106943. [DOI:10.1016/j.ijid.2024.01.010]
6. Niu, B., Qureshi, H., Khan, M. I., & Shah, A. (2025). Integrating AI for infectious disease prediction: A hybrid ANN-XGBoost model for leishmaniasis in Pakistan. Acta Tropica, 107628. [DOI:10.1016/j.actatropica.2025.107628]
7. Mohammadi, A., Hamer, D. H., Pishagar, E., & Bergquist, R. (2025). Spatial modelling to identify high-risk zones for the transmission of cutaneous leishmaniasis in hyperendemic urban environments: A case study of Mashhad, Iran. Health & Place, 91, 103394. [DOI:10.1016/j.healthplace.2024.103394]
8. Donizette, A. C., Rocco, C. D., & de Queiroz, T. A. (2025). Predicting leishmaniasis outbreaks in Brazil using machine learning models based on disease surveillance and meteorological data. Operations Research for Health Care, 44, 100453. [DOI:10.1016/j.orhc.2024.100453]
9. Portella, T. P., Sudbrack, V., Coutinho, R. M., Prado, P. I., & Kraenkel, R. A. (2024). Bayesian spatio-temporal modeling to assess the effect of land-use changes on the incidence of Cutaneous Leishmaniasis in the Brazilian Amazon. Science of The Total Environment, 953, 176064. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.176064]
10. da Silva Chagas, É. C., da Silva Ferreira, F. A., Mwangi, V. I., Terrazas, W. C. M., Becker, J. N., de Castro Simões, R., ... & de Oliveira, J. H. (2024). Spatio-temporal analysis of American Tegumentary Leishmaniasis incidences in the Brazilian state of Amazonas: 2011 to 2022. Acta Tropica, 256, 107266. [DOI:10.1016/j.actatropica.2024.107266]
11. Neto, A. L. S., de Oliveira Silva, L. E., Júnior, A. F. B. P., & Rocha, T. J. M. (2023). Geospatial analysis of american tegumentary leishmaniasis in Alagoas, 2007-2021. Revista de Patologia Tropical/Journal of Tropical Pathology, 52(2), 107-116. [DOI:10.5216/rpt.v52i2.76125]
12. shabanpour N, Kaffash Charandabi N, Shirzadi M R. Modeling and analysis of leishmaniasis distribution process using multilayer perceptron neural network and support vector regression (Case study: villages of Isfahan province). JGST 2023; 12 (2) : 1 [DOI:10.52547/jgst.12.2.1]
13. Arunashantha, S., Jayarathne, M., Wijesekera, S., Sakalasooriya, N., & Kottage, C. (2023). GIS-Based Situational Analysis of Cutaneous Leishmaniasis Disease (CLD) in Sri Lanka. Journal of Geoscience and Environment Protection, 11(3), 70-86. [DOI:10.4236/gep.2023.113005]
14. Shabanpour, N., Razavi-Termeh, S. V., Sadeghi-Niaraki, A., Choi, S. M., & Abuhmed, T. (2022). Integration of machine learning algorithms and GIS-based approaches to cutaneous leishmaniasis prevalence risk mapping. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 112, 102854. [DOI:10.1016/j.jag.2022.102854]
15. Zeb, I., Qureshi, N. A., Shaheen, N., Zafar, M. I., Ali, A., Hamid, A., ... & Ashraf, A. (2021). Spatiotemporal patterns of cutaneous leishmaniasis in the district upper and lower Dir, Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan: A GIS-based spatial approaches. Acta Tropica, 217, 105861. [DOI:10.1016/j.actatropica.2021.105861]
16. Tabasi M, Alesheikh A A. Development of an Agent-Based Model for Simulation of the Spatiotemporal Spread of Leishmaniasis in GIS (Case Study: Maraveh Tappeh). JGST 2019; 8 (3) :113-131
17. AhangarCani, M., & Farnaghi, M. (2019). Providing a model for Cutaneous Leishmaniasis risk mapping using GIS and neural network algorithm. Scientific-Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR), 28(109), 7-24.
18. Ghavibazou, L., Hosseini-Vasoukolaei, N., Akhavan, A. A., Jahanifard, E., Yazdani-Charati, J., & Fazeli-Dinan, M. (2018). Dispersal status of cutaneous leishmaniasis in Mazandaran province, 2009-2017. Journal of Mazandaran University of Medical Sciences, 28(167), 58-70.
19. Salimi, M., Jesri, N., Javanbakht, M., Farahani, L. Z., Shirzadi, M. R., & Saghafipour, A. (2018). Spatio-temporal distribution analysis of zoonotic cutaneous leishmaniasis in Qom Province, Iran. Journal of parasitic diseases, 42(4), 570-576. [DOI:10.1007/s12639-018-1036-5]
20. Valavi, R., Elith, J., Lahoz‐Monfort, J. J., & Guillera‐Arroita, G. (2021). Modelling species presence‐only data with random forests. Ecography, 44(12), 1731-1742. [DOI:10.1111/ecog.05615]
21. Valavi, R., Guillera‐Arroita, G., Lahoz‐Monfort, J. J., & Elith, J. (2022). Predictive performance of presence‐only species distribution models: a benchmark study with reproducible code. Ecological monographs, 92(1), e01486. [DOI:10.1002/ecm.1486]
22. Matsuo, Y., LeCun, Y., Sahani, M., Precup, D., Silver, D., Sugiyama, M., ... & Morimoto, J. (2022). Deep learning, reinforcement learning, and world models. Neural Networks, 152, 267-275. [DOI:10.1016/j.neunet.2022.03.037]
23. Nele, L., Mattera, G., Yap, E. W., Vozza, M., & Vespoli, S. (2024). Towards the application of machine learning in digital twin technology: a multi-scale review. Discover Applied Sciences, 6(10), 502. [DOI:10.1007/s42452-024-06206-4]
24. Yeşilkanat, C. M. (2020). Spatio-temporal estimation of the daily cases of COVID-19 in worldwide using random forest machine learning algorithm. Chaos, Solitons & Fractals, 140, 110210. [DOI:10.1016/j.chaos.2020.110210]
25. Dutta, P., Paul, S., & Kumar, A. (2021). Comparative analysis of various supervised machine learning techniques for diagnosis of COVID-19. In Electronic devices, circuits, and systems for biomedical applications (pp. 521-540). Academic Press. [DOI:10.1016/B978-0-323-85172-5.00020-4]
26. Virtriana, R., Ihsan, K. T. N., Anggraini, T. S., Deliar, A., Harto, A. B., Riqqi, A., & Sakti, A. D. (2025). Development of location suitability prediction for health facilities using random forest machine learning in 2030 integrating remote sensing and GIS in West Java, Indonesia. Environmental Advances, 19, 100604. [DOI:10.1016/j.envadv.2024.100604]
27. Muna, U. M., Hafiz, F., Biswas, S., & Azim, R. (2025). GBDTSVM: Combined Support Vector Machine and Gradient Boosting Decision Tree Framework for efficient snoRNA-disease association prediction. Computers in Biology and Medicine, 192, 110219. [DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110219]
28. Cherifi, M., El Korso, M. N., Fortunati, S., Mesloub, A., & Ferro-Famil, L. (2025). Robust inference with incompleteness for logistic regression model. Signal Processing, 110027. [DOI:10.1016/j.sigpro.2025.110027]
29. AbdiLynne, H., & Williams, J. (2010). Principal component analysis wiley interdisciplinary reviews. Computational Statistics, 2(4), 433-459. [DOI:10.1002/wics.101]
30. Dormann, C. F., Elith, J., Bacher, S., Buchmann, C., Carl, G., Carré, G., ... & Lautenbach, S. (2013). Collinearity: a review of methods to deal with it and a simulation study evaluating their performance. Ecography, 36(1), 27-46. [DOI:10.1111/j.1600-0587.2012.07348.x]
31. Friedman, S. K. (2011). Janet Franklin (with a contribution by Jennifer A. Miller): Mapping species distributions: Spatial inference and prediction: Cambridge University Press, 2009, 320 pp, Illus, maps; Hardback, ISBN-978-0-521-87635-3 (122.00), Paperback ISBN 978-0-521-70002-3, US $53.00.
32. Hefley, T. J., & Hooten, M. B. (2016). Hierarchical species distribution models. Current Landscape Ecology Reports, 1(2), 87-97. [DOI:10.1007/s40823-016-0008-7]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Neisani Samani Z, Alesheikh A A. Comparing the performance of machine learning algorithms in predicting the spatial distribution of cutaneous leishmaniasis using a dual-map approach. JGST 2026; 15 (3) : 1
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1243-fa.html

نیسانی سامانی زینب، آل شیخ علی اصغر. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی توزیع مکانی بیماری سالک بر رویکرد نقشه های دوگانه. علوم و فنون نقشه برداری. 1404; 15 (3) :1-15

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1243-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 15، شماره 3 - ( 12-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology