ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > دمج تحليل التمايز وتقنيات اختز...>الوصف

دمج تحليل التمايز وتقنيات اختزال البيانات لتحسين دقة التصنيف: دراسة عملية على مرضى القلب

المصدر: المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: محمد، ولاء محمد العربي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: موافى، ممدوح عبدالعليم سعد (مشرف) , مصطفى، مصطفى جلال (مشرف)
المجلد/العدد: ع4
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 281 - 308
ISSN: 2636-2562
رقم MD: 1120134
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل الإحصائي | البيانات الطبية | أمراض القلب
كلمات المؤلف المفتاحية:
تحليل التمايز | التحليل العنقودي الضبابي | تحليل مقياس متعدد الأبعاد | مرض القلب | Discriminant Analysis, Fuzzy Clustering Analysis | Multidimensional Scaling Analysis | Heart Disease | Abbreviations DA Discriminant Analysis | FCM Fuzzy C means Analysis | MDS Multidimensional Scaling Analysis | FCMMDS Fuzzy Multidimensional Scaling Analysis
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

21

حفظ في:
المستخلص: يلعب التحليل الإحصائي للبيانات الطبية دور في غاية الأهمية حيث يقدم علم الإحصاء نماذج إحصائية تعزز من قدرة الأطباء على تشخيص الأمراض، ولكن في كثير من الحالات قد تنخفض كفاءة هذه النماذج وتصبح غير فعالة بما فيه الكفاية بسبب مشاكل البيانات ذات الأبعاد العالية، لذا تهدف هذه الدراسة إلى بيان مدى أهمية وفاعلية الدمج بين كل من التحليل الضبابى FCM وتحليل مقياس متعدد الأبعاد MDS وتحليل التمايز DA في التخلص من مشكلة الأبعاد العالية ورفع كفاءة صحة العنقدة للتحليل الضبابى وزيادة كفاءة دقة التصنيف لتحليل التمايز وذلك بالتطبيق على بيانات المرضى المصابين بمرض القلب بهدف إمداد الأطباء بنموذج ذو كفاءة عالية لتصنيف المرضى المصابين وغير المصابين بمرض القلب وتحديد أهم العوامل المؤثرة في الإصابة بالمرض وذلك بسبب أن أمراض القلب تحتل المركز الأول بين الأسباب المؤدية للوفاة في مصر. توصلت الدراسة إلى ارتفاع كفاءة صحة العنقدة للتحليل الضبابي بعد دمجه مع تحليل مقياس متعدد الأبعاد بالاعتماد على مؤشر دان المعدل ومؤشر القيمة الظلية، كما ارتفعت كفاءة دقة التصنيف لتحليل التمايز DA بعد الدمج مع التحليل متعدد الأبعاد الضبابي FCMMDS من 76.9% إلى 95.8%، كما توصلت الدراسة إلى معنوية البعد الأول فقط والذي ضم المتغيرات التالية العمر، النوع، الإصابة بالكوليسترول، النظم الغذائية الفقيرة، التاريخ المرضى للعائلة للإصابة بمرض القلب، السمنة، التدخين، مكان الإقامة، الحالة الاجتماعية، ادمان الكحول، توقف التنفس أثناء النوم، عدد أفراد الأسرة، نسبة حمض اليوريك.

Statistical analysis of medical data plays a very important role as statistics give statistical models that enhance ability of doctors to diagnose diseases, but in many cases the efficiency of these models may decrease and become ineffective enough due to data problems of high dimensions, so this study aims to show the importance and effectiveness of integrating between both Fuzzy analysis, Multidimensional Scale Analysis and Discriminant Analysis in eliminating the high dimensional problem and raise the efficiency of Fuzzy Analysis and increase the efficiency of classification accuracy for discriminant analysis by applying to Heart disease patient’s with the aim of providing doctors with a highly efficient model for classifying patients with and without heart disease and identifying the most important factors affecting disease, due to the fact that heart disease occupies the first place among the leading causes of death in Egypt. The study found that efficiency of clustering increased for fuzzy analysis after combining it with multidimensional scale analysis based on the modified Dan index and silhouette value index. The efficiency of classification accuracy for discriminant analysis after merging with FCMMDS increased from 76.9% to 95.8%. The study also reached to significance of only the first dimension, which included the following variables: Age, gender, cholesterol, poor diets, family history of heart disease, obesity, smoking, place of residence, marital status, alcoholism, Sleep apnea, number of family members, uric acid ratio.
ISSN: 2636-2562

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.