Breast Cancer Severity Degree Predication Using Data Mining Techniques in the Gaza Strip
| العنوان بلغة أخرى: |
توقع درجة خطورة سرطان الثدى بإستخدام تقنيات تنقيب البيانات فى قطاع غزة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | طافش، محمد حسنى حسين (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الهليس، علاء مصطفى درويش (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | غزة |
| الصفحات: | 1 - 56 |
| رقم MD: | 1013922 |
| 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
13
| المستخلص: |
قد أصبح استخراج البيانات منهجية أساسية لحوسبة التطبيقات في مجال الطب. ويعرف استخراج البيانات بأنه الإجراء الذي يجد للبيانات قيمة من مجموعات المعلومات الأولية عن طريق التحقق منها وضغطها من وجهات نظر بديلة. استخراج البيانات الطبية تعرف بأنها أساليب لاستخراج البيانات من قواعد بيانات الخدمات البشرية لمساعدة الأطباء للحصول على أفضل تشخيص. في هذا المجال ومن بين أمراض السرطان، يعتبر مرض سرطان الثدي أعلى مرض مميت في قطاع غزة السنوات الأخيرة، وبالتالي فإن تقنيات استخراج البيانات سيكون الجزء الأكبر المستخدمة في هذه الدراسة لأنها تشمل تجميع البيانات ومعالجتها وإخراجها للاختبار. استكمالا للبحوث السابقة والمتعلقة باكتشاف سرطان الثدي، نقترح نموذج للمساعدة في حل صعوبة تحديد درجة الخطر للمرض والحصول على أفضل النتائج، بهدف تقليل النفقات والوقت المستخدم في تشخيص المرض، استنادا إلى البيانات التي جمعت من مستشفيات غزة. النموذج هو تطبيق تقنيات التصنيف مثل ANN SVM, وKNN على بيانات سرطان الثدي التي تم جمعها. والذي بدوره يتنبأ بشدة سرطان الثدي للمريض. أيضا، قمنا بتطبيق القواعد المترابطة لمعرفة ما هي السمات التي تتعلق بشدة سرطان الثدي. بعد عملية الفحص والتقييم باستخدام SVM وKNN وANN على مجموعة بيانات سرطان الثدي، حصلنا على دقة مقبولة وهي 78%، وهو يعتبر معدل مرتفع في مجال التنبؤ بدرجة خطورة سرطان الثدي. وبالإضافة إلى ذلك، قمت بسرد كافة السمات الأكثر صلة إلى شدة خطورة سرطان الثدي. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Applying Case Based Reasoning on Breast Cancer Data: Gaza Strip Case Study
بواسطة: بارود، شادية يحيى محمد منشور: (2018) -
Prediction and Classification of Breast Cancer Depending on Risk Factors Using Data Mining Techniques: Case Study Palestine
بواسطة: Faqeeh, Wala Amjad منشور: (2022) -
Evaluation of plasma soluble Human Leukocyte Antigen-G as a Tumor Marker for Breast Cancer patients in Gaza Strip
بواسطة: Khattab, Berta A. منشور: (2015) -
Breast cancer diagnosis using back-propagation neural network
بواسطة: Abbas, Safana Hyder منشور: (2009) -
Missing Value Imputation For Breast Cancer Diagnosis Data Using Tensor Factorization Improved By Enhanced Reduced Adaptive Particle Swarm Optimization
بواسطة: Nekouie, Atefeh منشور: (2019)
