توظيف المكونات الرئيسة و الدالة التمييزية في معالجة الصور الرقمية للتمييز بين سرطان الثدي الحميد و الخبيث في محافظة أربيل
العناوين الأخرى
Employment of principal component and discriminate function in digital image processing to distinguish between benign and malignant breast cancer in Erbil
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
الشكرجي، أنوار ضياء عبد الكريم
الصفاوي، صفاء يونس
البدراني، ظافر رمضان مطر
طالب شريف جليل
عبودي، عماد حازم
وصفي طاهر صالح
الجامعة
جامعة صلاح الدين
الكلية
كلية الإدارة و الاقتصاد
القسم الأكاديمي
قسم الإحصاء
دولة الجامعة
العراق
الدرجة العلمية
دكتوراه
تاريخ الدرجة العلمية
2012
الملخص العربي
تناولت الأطروحة دراسة أسلوب إحصائي يعتمد على الربط بين تحليل متعدد المتغيرات و لاستخلاص المعلومات المفيدة (PCA) معالجة الصور الرقمية الطبية باستخدام تحليل المكونات الرئيسة و ضغط حجم البيانات و الحصول على معالم أكثر وضوحا للصور التي قد تكون مخفية في أي صورة منفردة، و بيان تأثيرها على عملية تصنيف الصور الرقمية و تمييزها، حيث تم التطبيق الأول على لخلايا سرطان الثدي إذ تم الحصول على صورة المكون الرئيس الأول (RGB) صور مجهرية ملونة بنسبة تفسير ( 98.23 %) من التباين الكلي و بنسبة خسارة (ضوضاء) ( 1.77 %)، أما صور المكونات الأخرى فإنها احتوت على معلومات غير ضرورية، و أسهمت صور قيم تحميلات المكونات إذ إن العناصر ذات الخصائص (pixel) في توضيح توزيع عناصر الصورة (Score Space) المتشابهة تظهر بشكل عنقود متجانس.
و في التطبيق الثاني تم تقدير معادلة تصنيفية لتشخيص الكتل الخبيثة و تمييزها من الكتل (shape) و ذلك باستخدام القياسات الخاصة بالشكل (Mammography) الحميدة لصور الماموغرام لاستخلاص أهم المتغيرات و القياسات إذ تم (PCA) و تم استخدام (Distribute) و كيفية التوزيع استخلاص (4) مكونات رئيسة و التي فسرت ب ( 93.301 %) من التباين الكلي و من ثم تطبيق التحليل لعملية التصنيف، و تم الحصول على دقة تصنيف للدالة و التي بلغت (80 %) (LDA) التمييزي الخطي للتمييز بين النوعين.
و من الاستنتاجات التي تم التوصل إليها هي أن المتغيرات المعنوية (الأكثر تحميلا) داخل المكونات الرئيسة الأربعة المستخلصة لها تأثير في زيادة دقة التصنيف، و كذلك ظهرا في المعادلات التصنيفية في النماذج كلها أي أنهما (Max.
Diameter) و (Entropy) المتغيرين هي (Malignant) من المتغيرات المؤثرة للتمييز بين النوعين، و تم أيضا إثبات أن شكل الكتل الخبيثة تميل إلى الدائرية (Benign) التي تكون ذات شكل غير متجانس و متشعب، و أن شكل الكتل الحميدة أكثر من الكتل الخبيثة.
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
عدد الصفحات
138
قائمة المحتويات
فهرس المحتويات / الموضوعات.
الملخص / المستخلص.
الفصل الأول : المقدمة و الإستعراض المرجعي.
الفصل الثاني.
الفصل الثالث : الجانب العملي و النتائج.
الفصل الرابع : الاستنتاجات و التوصيات.
قائمة المراجع.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
ديبكيى، رزكار مغديد أحمد. (2012). توظيف المكونات الرئيسة و الدالة التمييزية في معالجة الصور الرقمية للتمييز بين سرطان الثدي الحميد و الخبيث في محافظة أربيل. (أطروحة دكتوراة). جامعة صلاح الدين, العراق
https://search.emarefa.net/detail/BIM-314411
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
ديبكيى، رزكار مغديد أحمد. توظيف المكونات الرئيسة و الدالة التمييزية في معالجة الصور الرقمية للتمييز بين سرطان الثدي الحميد و الخبيث في محافظة أربيل. (أطروحة دكتوراة). جامعة صلاح الدين. (2012).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-314411
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
ديبكيى، رزكار مغديد أحمد. (2012). توظيف المكونات الرئيسة و الدالة التمييزية في معالجة الصور الرقمية للتمييز بين سرطان الثدي الحميد و الخبيث في محافظة أربيل. (أطروحة دكتوراة). جامعة صلاح الدين, العراق
https://search.emarefa.net/detail/BIM-314411
لغة النص
العربية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-314411
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
