Fuzzy wavenet (fwn) classifier for medical images
العناوين الأخرى
تصنيف الصور الطبية باستخدام تقنية التحويل المويجي مع المضبب
المؤلفون المشاركون
al-Jawhar, Walid Amin Mahmud
Mahos, Entather
Barsoum, A.
المصدر
al-Khwarizmi Engineering Journal
العدد
المجلد 1، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2005)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية هندسة الخوارزمي
تاريخ النشر
2005-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
الجمع بين طريقة المويجة و الشبكات العصبية يقودنا إلى تطوير لشبكات المويجية.
حيث أن الشبكات المويجية هي شبكات عصبية تقدمية تستخدم معادلات المويجة كدالة فعالة في الطبقات المخفية.
شبكة المويجات استخدمت لحل مشاكل التصنيف و التعريف بنجاح.
في هذا العمل تم اقتراح تصميم شبكة المويجات الغامضة (FWN) و التي يمكن تدربها باستخدام خوارزمية التراجع العكسي لتصنيف الصور الطبية.
في البدائية تم تحليل و ترتيب مكتبة لصور الطبية.
و ثانيا تم تصنيف جداول عملية و ناجحة لاختبار قابلية شبكة المويجات الغامضة نتيجة للتغير العالي بالمعلومات داخل هذه الصور.
نحن نعرف بأن التحويل باستخدام المويجات هو جدا دقيق بالنسبة لمشاكل ذات المجال الصغير و لكن المعالجة الصورية هي مشكلة ذات مجال كبير لذلك سوف نستخدم الشبكة العصبية.
و تم الحصول على نتائج من خلال استخدام شبكة ثلاثية محددة بمعادلات المويجات الغامضة.
و تم الحصول على نتائج تعتمد في دقتها على نوعين من الجداول التي من خلالها التي من خلالها يتم تحديد قيمة التقلص و الانبساط باستخدام التقنية المويجية.
الملخص EN
The combination of wavelet theory and neural networks has led to the development of wavelet networks.
Wavelet networks are feed-forward neural networks using wavelets as activation function.
Wavelets networks have been used in classification and identification problems with some success.
In this work we proposed a fuzzy wave net network (FWN), which learns by common back-propagation algorithm to classify medical images.
The library of medical image has been analyzed, first.
Second, Two experimental tables’ rules provide an excellent opportunity to test the ability of fuzzy wave net network due to the high level of information variability often experienced with this type of images.
We have known that the wavelet transformation is more accurate in small dimension problem.
But image processing is large dimension problem then we used neural network.
Results are presented on the application on the three layer fuzzy wave net to vision system.
They demonstrate a considerable improvement in performance by proposed two table’s rule for fuzzy and deterministic dilation and translation in wavelet transformation techniques.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Jawhar, Walid Amin Mahmud& Mahos, Entather& Barsoum, A.. 2005. Fuzzy wavenet (fwn) classifier for medical images. al-Khwarizmi Engineering Journal،Vol. 1, no. 2, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248182
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Jawhar, Walid Amin Mahmud…[et al.]. Fuzzy wavenet (fwn) classifier for medical images. al-Khwarizmi Engineering Journal Vol. 1, no. 2 (2005), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248182
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Jawhar, Walid Amin Mahmud& Mahos, Entather& Barsoum, A.. Fuzzy wavenet (fwn) classifier for medical images. al-Khwarizmi Engineering Journal. 2005. Vol. 1, no. 2, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-248182
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
includes bibliographical references : p. 12
رقم السجل
BIM-248182
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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