ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Machine Learning for Identifying Severity Clusters in Omani Patients with Systemic Lupus Erythematosus

العنوان بلغة أخرى: التعلم الآلي لتحديد مجموعات الشدة في المرضى العمانيين المصابين بالذئبة الحمامية الجهازية "SLE"
المؤلف الرئيسي: الصوافي، سمية بنت خليفة بن عامر (مؤلف)
مؤلفين آخرين: Zidoum, Hamza M. (Advisor), Khan, Imran Ali (Advisor), Alansari, Aliya Saleh (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2021
موقع: مسقط
الصفحات: 1 - 67
رقم MD: 1191263
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة السلطان قابوس
الكلية: كلية العلوم
الدولة: عمان
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

23

حفظ في:
LEADER 05539nam a22003617a 4500
001 1536975
041 |a eng 
100 |9 637558  |a الصوافي، سمية بنت خليفة بن عامر  |e مؤلف 
245 |a Machine Learning for Identifying Severity Clusters in Omani Patients with Systemic Lupus Erythematosus 
246 |a التعلم الآلي لتحديد مجموعات الشدة في المرضى العمانيين المصابين بالذئبة الحمامية الجهازية "SLE" 
260 |a مسقط  |c 2021 
300 |a 1 - 67 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة السلطان قابوس  |f كلية العلوم  |g عمان  |o 0705 
520 |a الخلفية: الذئبة الحمامية الجهازية (SLE) هي أحد أمراض المناعة الذاتية تتميز بأجسام مضادة ذاتية موجهة ضد المستضدات الذاتية، والتكوين المعقد المناعي، وخلل التنظيم المناعي، مما يؤدي إلى تلف أي عضو. يمكن أن يؤثر المرض على أعضاء الحجم، مثل الكلى والجلد وخلايا الدم والجهاز العصبي. لا يمكن التنبؤ بالتاريخ الطبيعي لمرض الذئبة الحمراء. قد يصاب المرضى بأعراض لسنوات عديدة أو بمرض حاد يهدد الحياة. على الرغم من تحسن تشخيص مرض الذئبة الحمراء مع ظهور طرق اكتشاف أفضل واستراتيجيات علاج محسنة، لا تزال هناك حاجة إلى فهم أفضل للمرض وخيارات علاج أكثر استهدافا. الأهداف: (أ) تحديد مجموعات الشدة في المرضى العمانيين المصابين بالذئبة الحمامية الجهازية، (ب) الكشف عن السمات المتعلقة خطورة المرض، و(ج) فحص الارتباط بين مؤشر نشاط المرض (SLEDAI) والتقييم العالي للأطباء (PGA) مع كل مجموعة فرعية. منهج البحث: تتكون طريقتنا من جمع طيف واسع من البيانات من مستشفى جامعة السلطان قابوس (SQUH). تشمل البيانات الديموغرافية والسريرية والمخبرية والعلاجية. بعد الجمع، تمر البيانات بعدة مراحل. المرحلة الأولى هي تنظيف البيانات واستخراج الميزات. تتمثل المرحلة التالية في استكشاف وتحليل البيانات لتحديد أنواع البيانات واستكشاف توزيع البيانات للحصول على عرض كامل وفهم مجموعة البيانات. بعد ذلك، يتم استخدام ثلاث طرق للتجميع وهي التجميع الهرمي التكتلي، والتكتل K-Means‏، والتكتل الطيفي لتجميع مجموعة البيانات الخاصة بنا. بعد ذلك، يتم تقييم نتائج التجميع باستخدام الارتباط مع SLEDAI وPGA. النتائج: يظهر تحليل البيانات الاستكشافية أن آلام المفاصل هي أكثر الأعراض شيوعا لدى مرضى الذئبة الحمراء العمانية، يليها الجسم المضاد الإيجابي ل dsDNA، والمكمل المنخفض (C3، C4)، والذئبة الجلدية الحادة (ACL)، والاضطراب الكلوي، وفقر الدم الانحلالي. تظهر نتائج التحليل العنقودي مجموعتين منفصلتين من المرضى والتي تكون مجموعة خفيفة وشديدة. المرضى في المجموعة الشديدة لديهم انتشار أعلى للاضطراب الكلوي وفقر الدم الانحلالي والأجسام المضادة ل dsDNA والمكملات المنخفضة (C3، C4). نتيجة لتحليل المظاهر المتراكمة والعلاج، يعاني مرضى العنقودية الشديدة من طفح جلدي وبيلة بروتينية مع زيادة استخدام سيكلوفوسفاميد، ميكوفينولات موفيتيل، وآزاثيوبرين. المجموعة الثانية هي نشاط مرض خفيف، وهي مرتبطة بألم المفاصل، والمكملات المنخفضة (C3، C4)، وجسم مضاد إيجابي ل dsDNA. 
653 |a القطاع الطبي  |a التعلم الآلي  |a الذئبة الحمامية  |a المرضى العمانيين  |a الجهاز العصبي  |a المناعة الذاتية 
700 |a Zidoum, Hamza M.  |e Advisor  |9 520906 
700 |a Khan, Imran Ali  |e Advisor  |9 525381 
700 |a Alansari, Aliya Saleh  |e Advisor  |9 509641 
856 |u 9809-008-007-0705-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9809-008-007-0705-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9809-008-007-0705-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9809-008-007-0705-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9809-008-007-0705-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9809-008-007-0705-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9809-008-007-0705-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9809-008-007-0705-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9809-008-007-0705-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9809-008-007-0705-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
856 |u 9809-008-007-0705-S.pdf  |y الملاحق 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1191263  |d 1191263