عنوان الإطروحه |
PREDICTION OF COVID-19 PATIENTS USING Machine Learning APPROACHES
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2022-01-09 |
اسم الطالب |
هديل حسن صالح النعامنه
|
المشرف |
مفلح محمد مفلح الذيابات |
|
المشرف المشارك |
عطاالله محمود عواد الشطناوي
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| خالد محمد عبدالرحمن بطيحه |
| بلال أبو عطا |
|
الكلية |
كلية الامير الحسين بن عبدالله لتكنولوجيا المعلومات |
القسم |
علم الحاسوب |
الملخص بالعربية |
يعد كوفيد-19 من الأمراض الخطيرة جدًا بسبب وجود العديد من الأسباب مثل شبه كبير بين أعراضه وأعراض الانفلونزا العادية، تطور المرض في بداية الاصابة ببطئ وسرعته في ظهور الأعراض خلال مدة قصيرة جدًا، وتمحوره وظهوره في عدة أشكال. أدى هذا الفيروس إلى قتل عدد كبير من البشر نتيجة انتشاره بسرعة كبيرة جدًا بسبب انتقاله عبر الهواء ودخوله من مختلف مناطق الجسم مثل الأنف والفم.
لقد ساهم الذكاء الاصطناعي في تشخيص وعلاج العديد من الأمراض مثل السرطان. على الرغم من أن نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق تساهم في ذلك، إلا أن عدم استخدامها في تشخيص وعلاج COVID-19 أدى إلى انتشار المرض وتفوقه على القدرات الطبية. لذلك من الضروري بناء نموذج قادر على الحد من انتشار هذا الفيروس.
تتناول هذه الأطروحة تحقيقات COVID-19 المعاصرة التي تستخدم التعلم الآلي والعميق، حيث تم تصميم نموذج يعتمد على مجموعة من الخوارزميات لتشخيص المرض من خلال البحث في أعراض المريض، تحليل صور الأشعة السينية والمسح المقطعي، تحديد احتمالية الوفاة، وتوقع الوفيات. يمكن لهذا النموذج أن يقلل من تدخل الإنسان في الممارسة الطبية عن طريق تقليل جهد الطبيب ، وتسريع عملية الفحص والتشخيص. النتائج التجريبية باستخدام الطرق التالية الغابات العشوائية، آلة المتجهات الداعمة، الشبكة العصبية الاصطناعية، أقرب الجيران، الشبكة العصبية المتكررة، بايز الساذج أظهرت أن الخصوصية تساوي 98.3?، الحساسية تساوي 100?، الدقة تساوي 98.7?، الدقة تساوي 0.99?، ومعدل الخطأ يساوي 4?.
|
الملخص بالانجليزي |
COVID-19 is a very dangerous disease due to the presence of many reasons, such as the presence of great similarity between its symptoms and the symptoms of regular influenza, the development of the disease at the beginning of infection slowly and its speed in the appearance of symptoms within a very short period, and its centralization and emergence in several forms. This virus has killed a large number of people as a result of its spread very quickly due to its transmission through the air and entry from various areas of the body such as the nose and mouth.
AI has contributed to the diagnosis and treatment of many diseases such as cancer. Although ML and DL models contribute to this, the lack of their use in diagnosing and treating COVID-19 has led to the disease spreading and outstripping medical capabilities. Therefore, it is necessary to build a model capable of limiting the spread of this virus.
This thesis examines contemporary COVID-19 investigations that use machine and deep learning, as a model based on a set of algorithms is built to diagnose the disease by researching patient symptoms, analyzing X-ray images and CT scans, determining the probability of death, and predicting mortality. This model can reduce human interference in medical practice by reducing physician effort, and speeding up the examination and diagnosis process. The experimental results using the following methods RF, SVM, ANN, KNN, CNN, and NB has shown the following result specificity equal 98.3%, sensitivity equal 100%, accuracy equal 98.7%, precision equal 0.99%, and equal error rate 4%.
|
رقم ISN |
7687 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|
|