Diagnosing Heart Diseases Using Ontology and SWRL Rules
| العنوان بلغة أخرى: |
تشخيص أمراض القلب باستخدام الأنتولوجيا وقواعد SWRL |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الأغا، حسام محمد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | بركة، ربحى سليمان (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | غزة |
| الصفحات: | 1 - 98 |
| رقم MD: | 876670 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | العربية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الإسلامية (غزة) |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | فلسطين |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
83
| المستخلص: |
تعتبر أمراض القلب من أكثر الأمراض شيوعا في جميع أنحاء العالم وهي السبب الرئيسي للوفاة. وفقا لأطباء القلب في فلسطين، تعتبر أمراض القلب السبب الرئيسي للوفاة بين الفلسطينيين، بمعدل 27.5% من مجموع الوفيات. التشخيص الدقيق لمختلف أنواع أمراض القلب يتطلب نتائج عدة اختبارات سريرية. أعراض المريض وحدها ليست كافية لإعطاء تشخيص دقيق، وذلك لوجود عدد من أمراض القلب المختلفة لديها نفس الأعراض. حاليا لا يوجد أنظمة محوسبة تخدم مجال أمراض القلب في فلسطين. كذلك، فإن الأنظمة الطبية الحالية لا توظف النهج الدلالي، لأنها تستخدم منهجيات التعامل البسيط مع قواعد البيانات، فهي ليست ذكية ومرنة وقابلة للتكيف مع متطلبات العمليات المعقدة. إن الهدف الأساسي من وراء هذا البحث هو تحسين تشخيص أمراض القلب من خلال تطوير نظام قادر على تشخيص أمراض القلب وتقدير خطر الإصابة واقتراح العلاج المناسب باستخدام تقنيات الويب الدلالي. يعتمد النظام بشكل أساسي على قاعدة المعرفة (الأنطولوجيا) التي أنشئت، بالتعاون مع خبير المجال، لنمذجة مختلف الكيانات في مجال أمراض القلب. تم كتابة القواعد الدلالية SWRL من خلال العلاقات الصحيحة بين مكونات الأنطولوجيا وفقا لإرشادات الممارسة السريرية لأمراض القلب. محرك الاستدلال سوف يستخدم القواعد الدلالية والأنطولوجيا لاستنتاج التشخيص الصحيح وتقدير خطر الإصابة واقتراح العلاج المناسب. هذا البحث يشرح تصميم وهيكلية النظام وتركز على كيفية الاستدلال على أساس الأنطولوجي و SWRL يمكن أن يؤدي إلى تحسين تشخيص أمراض القلب وتقديم نتائج صحيحة. تم اختبار النظام المقترح باستخدام عينة من المرضى الذين تم تشخيص أصابتهم بأمراض القلب مسبقا. وقد أظهرت النتائج أن النظام قام بتشخيص 27 من أصل 30 مريضا بشكل صحيح (نسبة الدقة 90%). |
|---|
عناصر مشابهة
-
An Ontology-Based Approach for Diagnosing Date Palm Diseases
بواسطة: العسكرى، محمود عبدالناصر محمود منشور: (2015) -
An Ontology Driven Data Mining Approach for CVD Diagnosing among Diabetic Patients in Gaza Strip
بواسطة: القريناوى، محمد إبراهيم فرج منشور: (2018) -
An Ontology-Based Approach for Diagnosing and Recommending Treatments for Myasthenia Gravis Disease
بواسطة: السطرى، محمد سليمان موسى منشور: (2016) -
An Encoding Methodology for Medical Knowledge Using SNOMED CT Ontology
بواسطة: El-Sappagh, Shaker H. Ali منشور: (2016) -
Clinical Decision Support System: Risk Level Prediction Of Heart Disease Using Weighted Fuzzy Rules
بواسطة: Anooj, P. K. منشور: (2012)
