![](/images/graphics-bg.png)
تحسين التنبؤ بدرجة خطورة حالة المرضى المصابين بالفيروس التاجي كورنا
العناوين الأخرى
Improving the prediction of the severity of the condition of patients infected with the Corona virus
المؤلفون المشاركون
الأمين، عصام
الطراب، فطمة
حمرة، دعاء
المصدر
مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية
العدد
المجلد 38، العدد 2 (s) (30 يونيو/حزيران 2022)، ص ص. 115-123، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-06-30
دولة النشر
سوريا
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص AR
خلفية البحث و هدفه : رغم مرور أكثر من عامين على بداية انتشار فيروس كورونا لا تبدو المؤشرات على أن الجائحة على وشك الرحيل بالرغم من حملات اللقاحات الضخمة و الإجراءات ضد هذا الوباء، و كذلك توافر اختبارات اكتشاف العدوى مبكراء وقدم خلال السنتان الماضيتان نماذج متعددة للتعلم العميق باستخدام الشبكات العصبونية للوصول الى نماذج آلية سريعة تساعد في الكشف عن الحالات المصابة بمرض فيروس كورونا كوفيد 19، و اعتمد الباحثون فيها على مجموعة كبيرة من السمات.
يهدف البحث الى تخفيض عدد هذه السمات مع المحافظة على أداء المصنف و معرفة أهم السمات التي تساعد في كشف درجة خطورة الإصابة بهذا المرض وفق حالات الشفاء و الوفاة من اجل إيقاف انتقال المرض و انتشاره و خاصة في أماكن العمل الشديدة الخطورة مثل بيئات العمل في الرعاية الصحية.
مواد البحث و طرائقه : استخدمت الخوارزميات الاتية لتخفيض السمات : خوارزميةBoruta، الخوارزمية الوراثية، خوارزمية الجار الاقرب KNN، معامل Ridge مع الشبكات العصبونية، و نوقشت كل منها وفقا لعدد السمات المستخلصة في كل طريقة.
النتائج : أظهرت النتائج أن كل خوارزميات الاستخلاص تنفق بسمة العمر كأهم سمة لتزايد خطر الاصابة بفيروس كورونا.
و أن ارتفاع درجة الحرارة سمة مشتركة بدرجات أهمية مختلفة بين خوارزميات الاستخلاص، كما أن السعال و ارتشاح السوائل و عدد العدلات تلعب دورا مهما في ازياد احتمال الاصابة بفيروس كورونا.
الاستنتاج : إن أقل عدد من السمات التي ساعدت في كشف خطورة حالة المرضى للإصابة بفيروس كورونا مع البقاء على دقة أداء الشبكة في كشف الاصابة هو ثلاثة سمات حسب كل من الخوارزميات خوارزمية Boruta ومعامل Ridge، بينما اكبر عدد من السمات هو خمسة و ذلك حسب كل من الخوارزمية الوراثية و خوارزمية الجار الأقرب KNN.
الملخص EN
Background and aim : although more than two years have passed since the beginning of the spread of the corona virus, there are no indications that the pandemic is about to leave, despite the massive vaccination campaigns and measures against this epidemic, as well as the availability of tests to detect infection early.
during the past two years, were multiple models of deep learning using neural networks presented to reach rapid automated models that help detect cases of COVID-19, and researchers relied on a wide range of features.
this research aims to reduce the number of these features while keeping the performance of the classifier intact and knowing the most important features that help in detecting the degree of risk of infection according to the cases of recovery and death in order to stop the transmission and spread of the disease, especially in high-risk workplaces such as work environments in health care.
materials and methods : the following algorithms were used for feature reduction : boruta algorithm, genetic algorithm, KNN algorithm and ridge coefficient with neural networks, and each of them was discussed according to the number of features extracted in each method.
results : the results showed that all the extraction algorithms agreed about the age as the most important for the increased risk of infection with COVID-19.
the high temperature is a common feature with various degrees of importance among the extraction algorithms.
In addition, coughing, fluid leaching and the number of neutrophils play an important role in increasing the possibility of infection with the corona virus.
conclusion : the least number of features that helped in detecting the severity of the patients' case of infection is three according to (the Boruta algorithm and the Ridge coefficient), while the largest number of features is five, according to both the genetic algorithm and the KNN algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
الطراب، فطمة والأمين، عصام وحمرة، دعاء. 2022. تحسين التنبؤ بدرجة خطورة حالة المرضى المصابين بالفيروس التاجي كورنا. مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية،مج. 38، ع. 2 (s)، ص ص. 115-123.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1513552
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
الطراب، فطمة....[و آخرون]. تحسين التنبؤ بدرجة خطورة حالة المرضى المصابين بالفيروس التاجي كورنا. مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية مج. 38، ع. 2 (عدد خاص) (2022)، ص ص. 115-123.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1513552
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
الطراب، فطمة والأمين، عصام وحمرة، دعاء. تحسين التنبؤ بدرجة خطورة حالة المرضى المصابين بالفيروس التاجي كورنا. مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية. 2022. مج. 38، ع. 2 (s)، ص ص. 115-123.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1513552
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
النص باللغة العربية مع مستخلصين باللغة العربية و الإنجليزية.
رقم السجل
BIM-1513552
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)