يجب تسجيل الدخول أولا
A Graphical Decision Support System for the Diagnosis of Primary Headache via Machine Learning
| العنوان بلغة أخرى: |
نظام حاسوب رسومي لدعم اتخاذ القرار بشأن تشخيص أمراض الصداع الأساسي عن طريق التعلم الالي |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الحصان، نور احمد فائق (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | قواسمة، احمد رافع (مشرف) , الهناندة، فراس احمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | الزرقاء |
| الصفحات: | 1 - 63 |
| رقم MD: | 1013842 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الهاشمية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
24
| المستخلص: |
يعتبر الصداع مصدر قلق كبير للمرضى والأطباء والعيادات والمستشفيات على مر السنين بسبب عدة عوامل. يتم تصنيف الصداع إلى نوعين رئيسيين: (1) الصداع الأولي، والذي يمكن أن يكون صداع توتريا، أو عنقوديا أو صداعا نصفيا، و(2) صداعا ثانويا حيث يجب تطبيق المزيد من الفحوصات الطبية لتشخيص أفضل. يمكن للمرضى شراء أدوية الصداع التي لا تستلزم وصفة طبية، والتي قد تكون ضارة في كثير من الحالات من ناحية. من ناحية أخرى، فإن الزيادة في أعداد المرضى إضافة إلى الضغط الكبير على الأطباء ومرافق الرعاية الصحية قد يؤدي إلى أخطاء طبية غير متوقعة. يقدم هذا العمل نظام دعم للتنبؤ بالصداع لتشخيص الصداع عبر التعلم الآلي (HPSS). يشتمل (HPSS) على نموذج التعلم الآلي المتصل بواجهة مستخدم رسومية مريحة (GUI). يقدم (HPSS) إرشادات أولية للمرضى وطلاب الطب وحتى الأطباء لتحسين تشخيص الصداع. تعتمد آلية (HPSS) على تصنيف التعلم الآلي. أولا، تم اختيار السمات المختارة (الأسئلة) بعناية من قبل الاختصاصيين الطبيين. بعد ذلك، تم إعداد الاستبيان، وتم أخذ الموافقة من وزارة الصحة لجمع البيانات من المرضى. في وقت لاحق، تم تطبيق المعالجة الأولية للبيانات و27 خوارزمية تصنيف مختلفة على 614 مريضا باستخدام أداة (WEKA). تم الحصول على أعلى دقة تدريب باستخدام خوارزمية شجرة الغابة العشوائية، والتي كانت (92%) بالتالي تم استخدام خوارزمية الغابة العشوائية في مرحلة التنبؤ. تم تطوير واجهة المستخدم الرسومية لدينا اعتمادا على خوارزمية الغابة العشوائية باستخدام برمجة جافا، حيث تم استخدام لغة توصيف النص التشعبي (HTML) وCascade Style Sheet (CSS) و(Java Script (JS للواجهة الأمامية. يعمل (HPSS) على النحو التالي: يطلب من المستخدم أولاً ملء استبيان عبر الإنترنت، حيث تم اختيار الأسئلة بعناية من قبل الأخصائيين الطبيين. يستجيب (HPSS) من خلال عرض نوع الصداع ورسالة التوصية التي توجه المستخدم لاتخاذ الإجراء المطلوب. قد تنشأ بعض التحذيرات استنادا إلى إجابات المستخدم، حيث يستجيب (HPSS) من خلال مطالبة المستخدم باتخاذ إجراء فوري عند الحاجة إلى الطوارئ. يقدم (HPSS) نصائح وروابط مفيدة حول أنواع الصداع المختلفة للمستخدمين، ولكنه لا يعطي أي وصفات طبية أو أدوية. |
|---|
عناصر مشابهة
-
A clinical decision support system for heart disease diagnosis
بواسطة: Hamad, Nesreen Adnan منشور: (2011) -
A Medical Decision Support System for Ent Disease Diagnosis Using Artificial Neural Networks
بواسطة: فرحان، سماء يوسف منشور: (2015) -
A Hybrid Model of Genetic and Bat Algorithms for Pregnancy Prediction Based on the Decision Support Systems and Machine Learning
بواسطة: الضرابعة، أحمد مفلح محمد منشور: (2021) -
A Decision Support System Based on Machine Learning for Land Investment
بواسطة: العلي، ظفر حسين محمد منشور: (2023) -
الزاوية الطبية : الصداع HEADACHE
بواسطة: الحوامدة، علي منشور: (1974)
