A proposed Model For Classifying Stroke Disease

Abstract

Abstract Stroke is the third leading cause of death following diseases of the heart and cancer. A majority of strokes are classified as ischemic strokes, which are caused by blockage of an artery (or, in rare instances, a vein). Ischemic strokes have two types (A thrombotic stroke occurs when a blood clot (thrombus) forms in one of the arteries that supply blood to the brain. Embolic strokes which caused by blood clot or plaque debris that develops elsewhere in the body and then travels to one of the blood vessels in the brain via the bloodstream) and Hemorrhagic strokes which are caused by bleeding. Data Mining is a technique used in various domains to give meaning to the available data. The classification is the one of data mining task, it used to predict the class label based on training data set. The basic idea is to describing set of predetermine classes and assign this sample to the right class and these are used to construct models that could classify the new data. In classification tree modeling the data is classified to make predictions about new data. The goal in this research is to classify types of stroke to extract useful patterns from the database, to support decision-makers. The software tool employed in this study is WEKA extraction tool, it is a set of programs, machine learning written in Java, WEKA is a collection of algorithms to extract data so the classification using intelligent tool (weka) to classify medical data set to find most class or type of stroke between patients in some suddenness hospitals. From patients record the study find out the information help us to build medical dataset contain 400 cases by implement famous algorithm decision tree (j48) into the dataset and build the applied model after come out the result from tree visualization. The proposed model has high accuracy and minimum possible prediction error. The results of the proposed model raise critical issues regarding stroke disease.

الخلاصة

مرض الجلطة الدماغية من اكثر الامراض التي تسبب الوفاة في السودان. تحدث الجلطة الدماغية عندما يتوقف تدفق الدم إلى جزء من الدماغ حيث انه يحمل الأوكسجين والمواد المغذية، ويقوم بإزالة الفضلات لذلك اذا توقف سريان الدم الى خلايا الدماغ تبدأ بسرعة بالموت . قد تسبب السكتة الدماغية الشلل، اضطراب الكلام، فقدان الذاكرة عدم القدرة على التفكير، حدوث غيبوبة وفى الاغلب الوفاة. للجلطة ثلاثة أنواع أساسية تتفاوت نسب إصابة الناس بهذه الأنواع الثلاث,فنجد أن هناك صعوبة في تشخيص وتصنيف أنواع الجلطة الدماغية لذلك قمنا بإنشاء مجموعة بيانات طبية تحمل معلومات عن المرضي والفحوصات الطبية خاصة بالرنين المغنطيسي والاشعة المقطعية من مستشفي الزيتونة ومركز انطاليا ومركز النيلين تحتوي 400 حالة . وقد قمنا بتصنيف الحالات بإستخدام تقنية التنقيب عن البيانات المناسبه وهي عملية تحليل كمية بيانات لإيجاد علاقة منطقية تلخص البيانات بطريقة جديدة تكون مفهومة ومفيدة لصاحب البيانات ويطلق على العلاقات والبيانات الملخصة التي يتم الحصول عليها من التنقيب إسم "نماذج". وفي هذه الدراسة قد اتبعت عدة اجراءات فقد قمنا بجمع البيانات ثم معالجتها,بناء النموزج والتحقق من النتائج. فقد قامت فكرة هذا البحث علي استخدام تقنية التنقيب عن البيانات باستخدام اداة وهي الأداة الذكية ويكا وهي مجموعة من برامج تعلم الآلة مكتوب بلغة جافا وتتصمن مجموعة من الخوارزميات وفي هذا البحث اخترنا خوارزمية شجرة القرار (j48)لاستخراج نمازج من مجموعة البياتات تساعد في سرعة اتخاذ القرار لمتخذي القرار وحصلنا علي افضل النتائج بدقة عالية وأقل نسبة خطأ.