ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







An Improved BIRCH Algorithm for Breast Cancer Clustering

العنوان بلغة أخرى: تصنيف مرض سرطان الثدي باستخدام خوارزمية "BIRCH" المحسنة
المؤلف الرئيسي: برهم، ميسرة محمد حسين (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الزعبي، أحمد غازي (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2020
موقع: عمان
الصفحات: 1 - 54
رقم MD: 1130383
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة الشرق الأوسط
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

26

حفظ في:
LEADER 04340nam a2200325 4500
001 1528044
041 |a eng 
100 |9 606912  |a برهم، ميسرة محمد حسين  |e مؤلف 
245 |a An Improved BIRCH Algorithm for Breast Cancer Clustering 
246 |a تصنيف مرض سرطان الثدي باستخدام خوارزمية "BIRCH" المحسنة 
260 |a عمان  |c 2020 
300 |a 1 - 54 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة الشرق الأوسط  |f كلية تكنولوجيا المعلومات  |g الاردن  |o 0194 
520 |a أصبح سرطان الثدي مرضا شائعا يصيب النساء في جميع أنحاء العالم، ولكن في معظم الحالات يكون العلاج ممكنا عند اكتشافه مبكرا. تلعب اختبارات الفحص دور في تحديد الأورام قبل أن تصبح سرطانية، حيث يكون تشخيص سرطان الثدي أكثر فعالية مقارنة بالاختبارات الأخرى. على مدى العقود القليلة الماضية، كان تشخيص مرض السرطان بمساعدة الكمبيوتر موضوعا للبحث وحقق تقدما كبيرا. ومع ذلك، فإن التجميع والتحليل التلقائي لسجلات المرضى في الوقت الحقيقي لا يزال مهمة صعبة بسبب معايير الاختيار لمعلمات BIRCH، ومقاييس الربط والتشابه. التجميع عبارة عن تقنية للتعلم الآلي غير خاضعة للرقابة تستخدم لتجميع عناصر البيانات دون معرفة مسبقة بتعريفات هذه المجموعة. قد يؤدي استخدام خوارزميات التجميع لكمية كبيرة من البيانات إلى مشاكل في الكفاءة والدقة. من أجل مساعدة المتخصصين في اتخاذ القرارات المناسبة أثناء التعامل مع سجلات المرضى، نقترح في هذه الأطروحة نسخة محسنة من خوارزمية (BIRCH) للتجميع الهرمي. يهدف هذا النهج إلى تحويل السجلات الطبية وتجميعها بما في ذلك سمات المرض إلى مجموعات فرعية بحيث يتم تجميع وتحليل السمات المماثلة. يتكون (BIRCH) المحسن المقترح من أربعة مكونات رئيسية: اختيار الميزات وإعادة تحديدها، وتهيئة عتبة تلقائية فعالة، واختيار تجريبي لطرق الربط ومقاييس المسافة. على وجه التحديد، يتم تغذية التجميع الأساسي (BIRCH) بميزات مختارة وقيمة عتبة تلقائية للتحكم في التجمعات الفرعية القائمة على الأشجار بالإضافة إلى إجراءات الربط والتشابه المختلفة. يتم استخدام مجموعة بيانات القياس (Breast Cancer Wisconsin) لتقييم الخوارزمية المقترحة. حيث أظهرت النتائج التجريبية أن خوارزمية (BIRCH) المحسنة يمكنها تحقيق دقة تجميعية بنسبة (97.7%) خلال (0.0004) ثانية فقط، مما يؤكد كفاءتها في مساعدة الأطباء في تحليل سجلات المرضى واتخاذ القرارات. 
653 |a الأورام الخبيثة  |a خوارزمية BIRCH  |a سرطان الثدي  |a السجلات الطبية 
700 |9 606913  |a الزعبي، أحمد غازي  |g Alzubi, Ahmad Gazi  |e مشرف 
856 |u 9802-015-008-0194-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-015-008-0194-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-015-008-0194-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-015-008-0194-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-015-008-0194-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-015-008-0194-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-015-008-0194-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-015-008-0194-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-015-008-0194-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9802-015-008-0194-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1130383  |d 1130383 

عناصر مشابهة