| LEADER |
03373nam a22002537a 4500 |
| 001 |
2111659 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b السودان
|
| 100 |
|
|
|9 720041
|a عبدالرحيم، محمد مأمون
|e مؤلف
|g Abdulerahim, Mohamed Mamoun
|
| 245 |
|
|
|a Classification of Parkinson’s Disease Using Machine Learning Algorithms:
|b A Comparative Study
|
| 246 |
|
|
|a تشخيص مرض الشلل الرعاشي باستخدام خوارزميات تعلم الآلة:
|b دراسة مقارنة
|
| 260 |
|
|
|b مركز بحوث ودراسات دول حوض البحر الأحمر وجامعة دنقلا
|c 2023
|g يناير
|m 1444
|
| 300 |
|
|
|a 87 - 108
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a هدفت هذه الدراسة إلى تشخيص مرض الشلل الرعاشي(باركنسون) باستخدام خوارزميات تعلم الآلة، حيث يعتبر المرض من الأمراض المعقدة والتي يصعب تشخيصها في المراحل الأولى، حيث تم تطبيق خمس خوارزميات تصنيف مختلفة على مجموعة البيانات التي تم الحصول عليها منUCI Machine Learning Repository، وأجرينا خمس تجارب، حيث قمنا باستخدام الشبكات العصبية، وشجرة القرار، وشجرة القرار المعززة، وآلة المتجهات الداعمة غابة القرار، حققت خوارزمية شجرة القرار المعززة أفضل النتائج، حيث كانت دقة التصنيف 89.7 بينما احتلت الشبكة العصبية المرتبة الأخيرة مع أسوأ نتيجة بدقة 75.9.
|b This study aims to diagnose Parkinson's disease using machine learning, five different classification techniques were applied to dataset obtained from UCI Machine Learning Repository. We conducted five experiments, using tow class perceptron, tow class decision forest , tow class boosted decision tree , tow class support vector machine and tow class decision Jungle, The boosted decision tree technique achieved the best results, as the classification accuracy was 89.7 While the perceptron ranked last with the worst result with 75.9 accuracy The paper also discussed the reasons for the superiority of algorithms over others, at the end of the project, we created a web page and it was linked to the classification model so that the data could be entered and the diagnosis would be made directly. General Terms: Parkinson Disease, Artificial Neural Networks, Decision Forest, Boosted Decision Tree, Support Vector Machine
|
| 653 |
|
|
|a أمراض الجهاز العصبي
|a مرض الشلل الرعاشي
|a خوارزميات تعلم الآلة
|a الشبكات العصبية
|
| 692 |
|
|
|a مرض الشلل الرعاشي
|a الشبكات العصبية الاصطناعية
|a مجموعة القرار
|a شجرة القرار المعزز
|a آلة المتجهات الداعم
|b Parkinson’s Disease Diagnosis
|b Dataminig
|b Ensemble Methods
|
| 700 |
|
|
|a إبراهيم، أشرف عثمان
|g Ibrahim, Ashraf Osman
|e م. مشارك
|9 486272
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|6 Economics
|c 004
|l 001
|m ع1
|o 2450
|s مجلة القلزم للدارسات التطبيقية
|v 000
|x 1858-9553
|
| 856 |
|
|
|u 2450-000-001-004.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 995 |
|
|
|a science
|
| 999 |
|
|
|c 1357989
|d 1357989
|
