Using Machine Learning for Early Detection of Hepatocellular Carcinoma among Hepatitis C Patients / (Record no. 173085)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 07846namaa22004211i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field OSt
005 - أخر تعامل مع التسجيلة
control field 20250923125831.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 250717s2024 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloguing agency EG-GICUC
Language of cataloging eng
Transcribing agency EG-GICUC
Modifying agency EG-GICUC
Description conventions rda
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title eng
Language code of summary or abstract eng
-- ara
049 ## - Acquisition Source
Acquisition Source Deposit
082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number 005
092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC)
Classification number 005
Edition number 21
097 ## - Degree
Degree M.Sc
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Local Call Number Cai01.18.07.M.Sc.2024.Is.u.
100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Authority record control number or standard number Islam Mohamed Gaber Ismail,
Preparation preparation.
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Using Machine Learning for Early Detection of Hepatocellular Carcinoma among Hepatitis C Patients /
Statement of responsibility, etc. By Islam Mohamed Gaber Ismail; Under The Supervision Of Prof. Dr. Mervat Hassan Gheith, Prof. Dr. Tarek Abd El-Hafez Aly.
246 15 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title إستخدام تعلم الأله (Machine learning) للكشف المبكر عن أورام الكبد بين مرضي الإلتهاب الكبدي الفيروسي "سي
264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2024.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 72 leaves :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 30 cm. +
Accompanying material CD.
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Source rda content
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term Unmediated
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Thesis (M.Sc.) -Cairo University, 2024.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc. note Bibliography: pages 68-72.
520 #3 - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Background/Aim: Hepatocellular carcinoma (HCC) is the third most frequent cause of cancer-related death worldwide and the sixth most frequent primary malignancy overall. Hepatitis C, hepatitis B virus, and non-alcoholic cirrhosis are only a few of the pre-existing diseases that can lead to HCC. Egypt with the highest prevalence rate in the world of the hepatitis C virus (HCV). The link between HCV and HCC is a crucial subject for investigation. HCC is a serious public health issue in Egypt. The government's widespread screening program for identifying and treating HCV may be a contributing factor in Egypt's rising rates of HCC discovery. In health facilities in Egypt, the care of HCC today frequently uses a multidisciplinary approach. There are several effective therapy options accessible in Egypt.<br/>This thesis offers a ground-breaking and thorough investigation into how machine learning models can revolutionize the early identification of hepatocellular carcinoma (HCC) in people with hepatitis C. The most common type of primary liver cancer, known as hepatocellular carcinoma, poses a serious threat to world health, especially for those with hepatitis C, a virus that has a strong association with the development of liver cancer. This study project uses a varied and extensive dataset that includes a wide range of clinical features, laboratory test findings, and treatment histories to address this difficulty.<br/>Methods: This study analyzed 8108 patients with HCV PCR Positive the dataset includes individual clinical laboratory variables. Statistical approaches were performed to select the significant features, four models were developed to achieve our objective based on<br/>XgBoost classifier, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree Classifier, GaussianNB Results: HCC varices were presence in 3543 (43.6%) patients and absent in 4565(56.3%) patients. from the analysis, it was found that thirteen variables out of Sixteen where significant predictors of (HCC) Hepatocellular carcinoma varices. XgBoost classifier model shows the best performance. It achieved 97 % area under receiver operating characteristic curves and 97 % accuracy. conclusion: Machine learning techniques were able to predict of HCC varices in HCV patients as alternative methods to diagnostic the using AFP test, and computerized tomography (CT) and Magnetic resonance imaging (MRI). The experimental results show that the XgBoost achieved better results than the other three approaches<br/>
520 #3 - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. سرطان الكبد (HCC) هو السبب الثالث الأكثر شيوعًا للوفاة المرتبطة بالسرطان على مستوى العالم، والسادس بين الأورام الأولية الأكثر شيوعًا. التهاب الكبد الوبائي سي (HCV)، والتهاب الكبد الوبائي بي، وتشمع الكبد غير الكحولي هي بعض الأمراض الموجودة مسبقًا التي يمكن أن تؤدي إلى HCC. مصر هي الدولة التي لديها أعلى معدل انتشار في العالم لفيروس التهاب الكبد الوبائي سي. الرابط بين HCV و HCC هو موضوع مهم للتحقيق. سرطان الكبد هو مشكلة صحية عامة خطيرة في مصر. قد يكون برنامج الفحص الواسع للحكومة لتحديد ومعالجة HCV عاملاً مساهماً في ارتفاع معدلات اكتشاف HCC في مصر. في المرافق الصحية في مصر، غالبًا ما يستخدم علاج سرطان الكبد النهج متعدد التخصصات. هناك عدة خيارات علاجية فعالة متاحة في مصر.<br/><br/>هذه الأطروحة تقدم:<br/>تحقيقًا رائدًا وشاملاً في كيفية تمكين نماذج تعلم الآلة من ثورة في الكشف المبكر عن سرطان الكبد (HCC) بين المصابين بالتهاب الكبد الوبائي سي. النوع الأكثر شيوعًا من سرطان الكبد الأولي المعروف باسم سرطان الخلايا الكبدية يشكل تهديدًا خطيرًا على الصحة العالمية، خاصة بالنسبة لأولئك المصابين بالتهاب الكبد الوبائي سي، وهو فيروس له ارتباط قوي بتطور سرطان الكبد. يستخدم مشروع الدراسة هذا مجموعة بيانات متنوعة وشاملة تشمل مجموعة واسعة من الخصائص السريرية، ونتائج الاختبارات المخبرية، وتواريخ العلاج لمعالجة هذه المشكلة.<br/>الطرق:<br/>تم تحليل 8108 مرضى إيجابيي HCV PCR. تتضمن مجموعة البيانات المتغيرات المخبرية السريرية الفردية. تم استخدام الأساليب الإحصائية لاختيار الميزات الهامة، وتم تطوير أربعة نماذج لتحقيق هدفنا بناءً على:<br/>XgBoost<br/>آلة الدعم المتجهة (SVM)<br/>شجرة القرار<br/>GaussianNB<br/>النتائج:<br/>كان وجود سرطان الكبد موجودًا في 3543 مريضًا (43.6%) وغائبًا في 4565 مريضًا (56.3%). من التحليل، تم العثور على أن ثلاثة عشر متغيرًا من أصل ستة عشر كانت متنبئات هامة لسرطان الكبد. أظهر نموذج XgBoost الأداء الأفضل، حيث حقق 97% في منحنى خصائص التشغيل للمستقبل (AUC) و 97% دقة.<br/>الخلاصة:<br/>كانت تقنيات تعلم الآلة قادرة على التنبؤ بسرطان الكبد لدى مرضى HCV كطرق بديلة لتشخيص استخدام اختبار AFP، والتصوير المقطعي المحوسب (CT)، والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI). أظهرت النتائج التجريبية أن XgBoost حقق نتائج أفضل من الطرق الثلاثة الأخرى.<br/>
530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE
Issues CD Issued also as CD
546 ## - LANGUAGE NOTE
Text Language Text in English and abstract in Arabic & English.
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Software Engineering
653 #1 - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Hepatocellular Carcinoma
-- Hepatitis C
-- machine learning
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Mervat Hassan Gheith
Relator term thesis advisor.
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Tarek Abd El-Hafez Aly
Relator term thesis advisor.
900 ## - Thesis Information
Grant date 01-01-2024
Supervisory body Mervat Hassan Gheith
-- Tarek Abd El-Hafez Aly
Universities Cairo University
Faculties Faculty of Graduate Studies for Statistical Research
Department Department of Software Engineering
905 ## - Cataloger and Reviser Names
Cataloger Name Eman El gebaly
Reviser Names Eman Ghareb
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Dewey Decimal Classification
Koha item type Thesis
Edition 21
Suppress in OPAC No
Holdings
Source of classification or shelving scheme Home library Current library Date acquired Inventory number Full call number Barcode Date last seen Koha item type
Dewey Decimal Classification المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول 17.07.2025 91563 Cai01.18.07.M.Sc.2024.Is.u. 01010110091563000 17.07.2025 Thesis
Cairo University Libraries Portal Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contacts: new-lib@cl.cu.edu.eg | cnul@cl.cu.edu.eg
CUCL logo CNUL logo
© All rights reserved — Cairo University Libraries
CUCL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: new-lib@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — New Central Library
CNUL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: cnul@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — Cairo National University Library