Using optimization and machine learning methods to improve predictive models of common diseases / (Record no. 175444)
[ view plain ]
| 000 -LEADER | |
|---|---|
| fixed length control field | 06406namaa22004331i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER | |
| control field | EG-GICUC |
| 005 - أخر تعامل مع التسجيلة | |
| control field | 20251103121208.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION | |
| fixed length control field | 251103s2025 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 | 510 |
| 092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC) | |
| Classification number | 510 |
| Edition number | 21 |
| 097 ## - Degree | |
| Degree | M.Sc |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) | |
| Local Call Number | Cai01.12.17.M.Sc.2025.Ra.U |
| 100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Authority record control number or standard number | Radwa Taher Mohamed Khalil, |
| Preparation | preparation. |
| 245 10 - TITLE STATEMENT | |
| Title | Using optimization and machine learning methods to improve predictive models of common diseases / |
| Statement of responsibility, etc. | by Radwa Taher Mohamed Khalil ; Supervisors Dr. Areeg Abdalla, Dr. Sameh Hassanien Basha. |
| 246 15 - VARYING FORM OF TITLE | |
| Title proper/short title | استخدام طرق التحسين و التعلم الألى لرفع كفاءة النماذج التنبؤية ألمراض شائعة |
| 264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE | |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice | 2025. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION | |
| Extent | 94 pages : |
| Other physical details | illustrations ; |
| Dimensions | 25 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, 2025. |
| 504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE | |
| Bibliography, etc. note | Bibliography: pages 87-94. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | Predicting common diseases is crucial to improve people’s quality of life and save<br/>their lives. There are various methods for early prediction about common diseases,<br/>but they all effort and money consuming. So machine learning algorithms were used<br/>as it can help reduce cost and effort. The goal of our thesis is to enhance these models<br/>and optimize their functionality throughout various stages. Preprocessing, feature se-<br/>lection, handling imbalanced datasets, classification, and hyper parameters fine-tuning<br/>machine learning models comprise the five primary phases of our suggested model flow.<br/>Dataset cleaning, handling missing data and standardization are the techniques used in<br/>preprocessing stage. Tomek-Linked Based Under Sampling (RTLU) and Interquartile<br/>Range (IQR) are used as outlier removing techniques in preprocessing stage. Extra tree<br/>was used for feature selection. Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)<br/>was used in diabetes problem and Random Over Sampling (ROS) was used in liver<br/>disease to address the imbalance in data. Comparisons between different classifiers<br/>have been done. We, also, proposed a novel Chaotic Whale Optimization Algorithm<br/>(CWOA) to tune the hyper-parameters of the classifiers. Several performance evalu-<br/>ation metrics were used to evaluate the proposed model. Accuracy, recall, precision,<br/>specificity, area under curve (AUC) and f-score were used to test the improvement af-<br/>ter each stage. The presented model consistently outperformed earlier findings across<br/>all performance criteria, establishing its superiority on previous work and state of art<br/>classifiers. |
| 520 #3 - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc. | التنبؤ بالأمراض الشائعة أمر بالغ الأهميه لتحسين جودة حياة الناس وإنقاذ حياتهم من الهلاك. هناك طرق تستهلك الجهد مختلفة للتنبؤ المبكر للامراض الشائعة، ولكنها جميعا تستهلك الجهد والمال. لذلك تم استخدام خوارزميات ً التعلم الالى التى يمكن أن تساعد في تقليل التكلفة والجهد. الهدف من أطروحتنا هو تحسين هذه النماذج وتحسين أدائها عبر مراحل متعددة. يتضمن النموذج المقترح خمس مراحل رئيسية: المعالجة المسبقة، اختيار أفضل الخصائص القادره على التنبؤ ، التعامل مع البيانات غير المتوازنة، التصنيف باستخدام نماذج تعلم الالى، وضبط المعايير الفائقة لنماذج التعلم الالى. تشمل المرحله الاولى؛ تقنيات المعالجة المسبقة، تنظيف البيانات، التعامل مع البيانات المفقودة والتوحيد القياسي. كطرق إلزالة القيم المتطرفة في مرحلة المعالجة المسبقة مثل المدى بين الربعين و تقليل العينات باستخدام تقنيه توميك (TLU_R) تم استخدام تقنيه الشجره العظمى (Tree-Extra) لختيار أفضل العناصر القادره على التنبؤ. تم استخدام تقنيه زياده فئه العينه الأقل فى التنبؤ بمرض السكرى و استخدام تقنيه الزياده العشوائيه لفئات العينات الأقل عددا فى مساله التنبؤ بمرض الكبد لمعالجه عدم التوازن الموجود فى البيانات. تم إجراء مقارنات بين أداء المراحل المختلفه و مقارنه بين أداء الخوارزميات المستخدمه للتنبؤ. كما تم تقديم مقترح خوارزميه لتحسين أداء نماذج التنبؤ جديده تعتمد على ظبط المعايير الفائقه لنماذج التنبؤ. هذا المقترح هو استخدام النموذج الرياضى المحاكى لحركه الحيتان فى الصيد و تعديل بعض المعايير فيه باستخدام معادلات العشوائيه فى ظبط معايير نماذج التنبؤ. تم استخدام العديد من مقاييس الأداء لتقييم النموذج المقترح مثل الدقة، الإستدعاء، الدقة التنبؤية، التحديد، المساحة تحت المنحنى .النموذج المقدم تفوق باستمرار على النتائج السابقة عبر جميع معايير الأداء، مما يثبت تفوقه على الأعمال السابقة. |
| 530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE | |
| Issues CD | Issues 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 | Mathematics |
| 650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM | |
| Topical term or geographic name entry element | الرياضيات |
| 653 #0 - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | Artifial intelligence |
| -- | Machine learning |
| -- | Common disease Prediction |
| -- | Diabetes prediciton |
| -- | Liver prediction |
| -- | Swarm Optimization |
| -- | Chaotic Equations |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Areeg Abdalla |
| Relator term | thesis advisor. |
| 700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME | |
| Personal name | Sameh Hassanien Basha |
| Relator term | thesis advisor. |
| 900 ## - Thesis Information | |
| Grant date | 01-01-2025 |
| Supervisory body | Areeg Abdalla |
| -- | Sameh Hassanien Basha |
| Universities | Cairo University |
| Faculties | Faculty of Science |
| Department | Department of Mathematics |
| 905 ## - Cataloger and Reviser Names | |
| Cataloger Name | Shimaa |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Source of classification or shelving scheme | Dewey Decimal Classification |
| Koha item type | Thesis |
| Edition | 21 |
| Suppress in OPAC | No |
| Source of classification or shelving scheme | Home library | Current library | Date acquired | Inventory number | Full call number | Barcode | Date last seen | Effective from | Koha item type |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dewey Decimal Classification | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | 03.11.2025 | 92340 | Cai01.12.17.M.Sc.2025.Ra.U | 01010110092340000 | 03.11.2025 | 03.11.2025 | Thesis |