An Ontology Driven Data Mining Approach for CVD Diagnosing among Diabetic Patients in Gaza Strip
| العنوان بلغة أخرى: |
منهجية مستمدة من أنطولوجيا التنقيب عن البيانات لتشخيص أمراض القلب عند مرضى السكر فى قطاع غزة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | القريناوى، محمد إبراهيم فرج (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | السراج، وائل فكرى (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | غزة |
| الصفحات: | 1 - 85 |
| رقم MD: | 1013846 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الإسلامية (غزة) |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | فلسطين |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
49
| المستخلص: |
البيئة الصحية غنية بشكل كبير بالبيانات، التي بحاجة إلى استخراج المعرفة التي تعد ضرورية لإنقاذ حياة الناس. اكتشاف المعرفة الطبية هو عملية لاستخراج أنماط المعرفة Knowledge patterns من البيانات الطبية الحيوية. يستخدم التعلم الآلي والإحصاء والتصور لاكتشاف وتقديم المعرفة بشكل يسهل فهمه. اكتشاف المعرفة الطبية مفيد وحيوي لاتخاذ قرارات فعالة وخاصة في تطوير استراتيجيات وسياسات العلاجات الطبية الوقائية. تعتبر أساليب التنقيب عن البيانات من أفضل الطرق المعروفة للتعرف على معايير البيانات المخفية. تستخدم هندسة علم الوجود Ontology Engineering في عملية تحسين تمثيل مجال المعرفة وفي تحسين تقنيات التنقيب على أساس الأنماط المكتشفة. في هذه الرسالة، قام الباحث بتطبيق تقنيات قائمة على الأنطولوجيا Ontology على قاعدة بيانات تتعلق بمرضى السكري يعانون من الأمراض القلبية الوعائية. تتكون قاعدة البيانات من 300 مريض من قطاع غزة في العام 2015-2016، وذلك لتحديد العلاقة بين النوع الثاني من داء السكري والأمراض القلبية الوعائية من خلال التحاليل المختبرية الهامة التي يحددها الأطباء. تم استخدام تقنيات تنقيب البيانات مثل قواعد الحث Induction، وقواعد الارتباط Association وطريقة شجرة القرار Decision Tree في هذا البحث بدعم من علم الوجود من أجل مقارنة النتائج مع نتائج اكتشاف نمط التكرار وطريقة الحث باستخدام قواعد استخراج البيانات الخوارزمية والأنطولوجية (RMonto). تعكس نتائج هذه الدراسة أن استخدام الأنطولوجيات يقلل من عدد السمات في مرحلة ما قبل المعالجة ويساعد في جميع مراحل استخراج البيانات؛ بالإضافة إلى دورها الهام في تنقيب البيانات الأنطولوجية. تظهر نتائج أساليب التنقيب عن البيانات وتنقيب البيانات في علم الوجود أهمية بعض الاختبارات المعملية مثل: LP (a) وCRP وHDL وFBG وTG وLDH وChol للتنبؤ بمخاطر الأمراض القلبية الوعائية بين مرضى T2DM بنسبة تعلم عالية الدقة تقدر بـ91%. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Using Data Mining and Mobile Computing for Patients of Diabetes Disease: Case Study on Gaza Strip
بواسطة: السيد، خالد سليمان حسنى منشور: (2018) -
The Assessment of Lp-plA2and Apolipoprotein (a) as Markers of Cardiovascular Risk among Type 2 Diabetes Mellitus Patients in The Gaza Strip
بواسطة: حسن، محمد اسماعيل محمد حمدان منشور: (2017) -
Circulating miRNAs as Biomarkers of Type II Diabetes Mellitus Patients in Gaza Strip
بواسطة: قدورة، نضال محمد عوض ابراهيم منشور: (2018) -
Prediction of Myocardial Infarction by Data Mining among Chronic Diseases Patients: UNRWA Clinics in Gaza Strip as a Case Study
بواسطة: الكحلوت، أحمد حسن محمود منشور: (2020) -
Serum Vaspin Level in Type 2 Diabetic Patients from Gaza Strip
بواسطة: Al Borno, Najwa Talal منشور: (2016)
