ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Knowledge Discovery of Heart Disease Using Association Rules Algorithm: Apply on Ahmed Gasim Hospital

المؤلف الرئيسي: Wais, Mwaheb Ali (Author)
مؤلفين آخرين: Abdallkarim, Tarig (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2020
موقع: الخرطوم
الصفحات: 1 - 97
رقم MD: 1203239
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة النيلين
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: السودان
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
LEADER 05228nam a2200325 4500
001 1537735
041 |a eng 
100 |9 643799  |a Wais, Mwaheb Ali   |e Author 
245 |a Knowledge Discovery of Heart Disease Using Association Rules Algorithm:  |b Apply on Ahmed Gasim Hospital  
260 |a الخرطوم  |c 2020 
300 |a 1 - 97 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة النيلين  |f كلية الدراسات العليا  |g السودان  |o 5012 
520 |a التنقيب في البيانات هو عملية استخلاص كمية من البيانات ذات الصلة، لإيجاد علاقة منطقية تلخص هذه البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة في اتخاذ القرار. يوجد العديد من تقنيات تنقيب البيانات المتاحة والقابلة للتنفيذ في مختلف القطاعات. وتأخذ عملية التنقيب عن البيانات دورا مهما في قطاع الرعاية الصحية. حيث يقوم قطاع الرعاية الصحية بتجميع كمية هائلة من البيانات الطبية التي لا يمكن استخلاص وكشف المعلومات المخفية منها بطريقة يدوية والتي تساهم في اتخاذ القرار بفاعلية. في عصرنا الحالي تعتبر أمراض القلب هي أحد الأسباب الرئيسية للوفاة في العالم. وللوقاية من هذا المرض بطريقة أفضل ينبغي أن يكون هناك نظام مبكر يمكنه التنبؤ بالأعراض المبكرة لمرض القلب التي يمكن أن تنقذ المزيد من الأرواح. يمكن أن يساعد استخدام تقنيات التنقيب عن البيانات الباحثين في التنبؤ باحتمالية الإصابة بأمراض القلب والمرضى المعرضين للإصابة بهذا المرض. تهدف هذه الدراسة لاستخدام قواعد الارتباط لاكتشاف والتنبوء بمرض القلب (تحديد عوامل الخطر المرتبطة بأمراض القلب باستخدام تقنيات استخراج البيانات (قواعد الارتباط، خوارزمية Apriory وخوارزمية fp-Growth)).‏ استخدم الباحث المنهج الوصفي والمنهج التحليلي لتنفيذ الدراسة. وتم توضيح كيفية استخلاص الأنماط من بيانات مرضى القلب في باب التحليل بشكل مفصل. ولإجراء عملية التنبوء وتنفيذ الخوارزميتين اتبع الباحث أربعة خطوات وهي (تم جمع البيانات يدويا من ملفات المرضى، وبعد ذلك تمت معالجة هذه البيانات لتنظيفها من البيانات الناقصة والمفقودة ومن ثم انتقاء الأنماط المتكررة وتنفيذ الخوارزمية لتوليد قواعد الارتباط. من أهم النتائج التي توصلت إليها الدراسة: هي أن أعلى ارتباط بين عوامل الخطر هو FHX (التاريخ المرضي للعائلة) والعم، بمعدل الدعم= 1.0 والثقة = 0.8 ثم يليه الارتباط بين DM (مرض السكر) والعمر بمعدل الدعم = 1.0 والثقة = 0.7. وأيضا علاقة الارتباط بين أعراض مرض القلب ألم الصدر وضربات القلب هي الأعلى درجات الارتباط بمعدل الدعم = 1.0 والثقة = 1.0 ثم يليه ألم الصدر وفقدان الوعي (الإغماء) بمعدل الدعم = 1.0 والثقة 0.85. يوصي الباحث باستخدام برامج أخرى للتنقيب التي تمكن من عرض البيانات وتسمح للمستخدم بإضافة بيانات جديدة مع واجهة رسومية. وأيضا لزيادة كفاءة النتائج يوصي الباحث بإضافة جميع بيانات مرضى القلب منذ تأسيس المستشفى إلى وقتنا الحاضر وفيما بعد. وأيضا استخدام خوارزميات أخرى للتنبوء بمرض القلب. 
653 |a القطاع الطبي  |a الأجهزة الطبية  |a الرعاية الصحية  |a البيانات الطبية  |a أمراض القلب 
700 |9 643801  |a Abdallkarim, Tarig   |e Advisor 
856 |u 9818-006-001-5012-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9818-006-001-5012-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9818-006-001-5012-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9818-006-001-5012-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9818-006-001-5012-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9818-006-001-5012-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9818-006-001-5012-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9818-006-001-5012-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9818-006-001-5012-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9818-006-001-5012-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
856 |u 9818-006-001-5012-S.pdf  |y الملاحق 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 1203239  |d 1203239 

عناصر مشابهة