تميز الصور الطبية باستخدام الشبكات العصبية و المجموعة الغامضة
Dissertant
University
University of Technology
Faculty
-
Department
Department of Electromechanical Engineering
University Country
Iraq
Degree
Master
Degree Date
2000
Arabic Abstract
يهدف البحث إلى أجراء دراسة تطبيقية لتشخيص صور أشعة أكس الطبية باستخدام الشبكات العصبية لمعالجة مختلف أنواع الصور. لذا فقد تم استخدام ثلاثة مجموعات صورية حقيقية (لعظم الساق و عظم الركبة و عظم الفخذ) ذات التدرج الرمادي من (0-255).
و تحتوي على نسبة ضوضاء أقل من 35 % في طور تعلم الشبكة العصبية الثلاثية الطبقات المستخدمة كمصنف للصور الطبية حيث أن حجم الصور التي تم تشخيصها كانت بحجم 27 X 27 PIXEL باستخدام شبكة ثلاثية الطبقات (طبقة الإدخال 729 عقدة و الطبقة المخفية متغيرة العقد و طبقة الإخراج 6 عقدة). أن تميز الصور الطبية (X-RAY IMAGE) حاسوبيا يعد من المواضيع الدقيقة نظرا لارتباطه العملي في المجالات الطبية.
و استخدمت خوارزمية الانتشار المعاكس (Back Propagation) المعروفة بعد تعريف معمارية الشبكة العصبية و القيم الابتدائية للعوامل الشبكة (لمعدل التعلم و معدل العزم و الأوزان).
أن نجاح عملية التدريب للحصول على جودة في التصميم و سرعة في التقارب يعتمد على عدة عوامل منها نوع الإدخال المستخدم للشبكة العصبية و تقنية التعلم المستخدمة للتعليم الأنماط. اقترحت الباحثة طريقة أخرى لتميز الصور الطبية باستخدام المجموعة الغامضة لتحسين أداء الشبكة بالإضافة إلى استخدام تقنية التعلم بالمجموعة الغامضة (fuzzy learning technique) كطريقة مقترحة أخرى. و أظهرت النتائج أن دقة التصميم للشبكة العصبية المقترحة في تمييز و تشخيص الكسور للصور الطبية كانت 100 % ضمن نسبة ضوضاء أقل من 35 %، و تحقيقا لهدف البحث هذا تم أعداد الخطوات الآتية : 1.
برنامج هندسي بلغة (visual c++) لأجراء الحسابات المتعلقة بتميز الصور الطبية و تشخيص حالات الكسور، و الذي يتضمن المعالجة الأولية للصورة و تشفيرها باستخدام المجموعة الغامضة و كشف و توضيح حافات الصورة. 2.
أعداد برنامج حاسوبي تعليمي باستخدام البرامج الجاهزة (Microsoft Power Point) و تطبيق هذا البرنامج على طلبة الدراسات العليا قسم التعليم التكنولوجي / فرع الهندسة الكهربائية و تقويم كفاءة البرنامج من قبل مجموعة من الخبراء و المختصين و الطلبة المنتفعين من البرنامج.
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
American Psychological Association (APA)
الشمري، إنتظار مهدي زغير. (2000). تميز الصور الطبية باستخدام الشبكات العصبية و المجموعة الغامضة. (أطروحة ماجستير). الجامعة التكنولوجية, العراق
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306273
Modern Language Association (MLA)
الشمري، إنتظار مهدي زغير. تميز الصور الطبية باستخدام الشبكات العصبية و المجموعة الغامضة. (أطروحة ماجستير). الجامعة التكنولوجية. (2000).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306273
American Medical Association (AMA)
الشمري، إنتظار مهدي زغير. (2000). تميز الصور الطبية باستخدام الشبكات العصبية و المجموعة الغامضة. (أطروحة ماجستير). الجامعة التكنولوجية, العراق
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306273
Language
Arabic
Data Type
Arab Theses
Record ID
BIM-306273
