Design of a hybrid intelligent system for transitional bladder cell carcinoma diagnosis
Joint Authors
Salim, Nada N.
Salim, Khalid N.
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 6, Issue 1 (30 Apr. 2009), pp.27-40, 14 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2009-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
14
Main Subjects
Medicine
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
سرطان الأنسجة الإنتقالية للمثانة هو أحد أكثر أورام المثانة شيوعا و يشكل ما يقرب 90 % من أورام المثانة السرطانية.
يشمل هذا البحث تصميم و تنفيذ نظام حاسوبي جديد يتضمن بناء نظام ذكائي هجين لتشخيص سرطان الأنسجة الإنتقالية للمثانة سمي بــ "DHSTCCD".
يتكون النظام المقترح من طورين رئيسيين : الطور الأول هو طور تحليل الخلايا "cell analysis phase" و الطور الثاني هو طور تحليل المعلومات المتعلقة بالمريض "patient data analysis phase".
يتكون الطور الأول من ثلاث مراحل أساسية، تشمل المرحلة الأولى بناء خوارزمية لاستقطاع الخلايا باستخدام أمثلية الخوارزميات الجينية للبيانات الصورية المضببة سميت بــ "GOFISA"، حيث يتضمن البرنامج تقطيع الخلايا المطلوبة و عزلها عن باقي خلايا الشريحة و من ثم استقطاع أنوية الخلايا المعزولة لغرض الاستفادة منها لاستخلاص المعلومات في المرحلة التالية.
تتضمن المرحلة الثانية استخلاص المعلومات الصورية الضوئية المعلومات التشكلية و الحجمية لكل من الأنوية المستقطعة و التي تستخدم كمعلومات مغذية للشبكة العصبية المضببة.
أما المرحلة الثالثة فتتضمن بناء الشبكة العصبية المضببة عن طريق استخدام تقنيات الشبكة العصبية و تهجينها مع تقنية المنطق المضبب للحصول على الشبكة المسماة Neuro-Fuzzy Classifier Model (NFCM).
حيث تقوم الشبكة العصبية المضببة بتصنيف الخلايا إلى نوعين، خلايا طبيعية و خلايا سرطانية اعتمادا على المعلومات المستخلصة من صور أنوية الخلايا المستقطعة.
تم اختبار هذا النظام من خلال 80 شريحة مجهرية أخذت من عينات 80 مريض حيث تم استخلاص و تحليل 100 صورة من الخلايا المأخوذة من العينات تحت الفحص المجهري، و قد حقق النظام تشخيصا بدقة تصنيفية للخلايا بلغت 88%.
يتميز هذا النظام بكونه سريع الإنجاز و سهل الاستخدام حيث يوفر المساعدة الطبية في التشخيص.
Abstract EN
Transitional Bladder cell carcinoma is one of the most common cancers of the urinary tract, accounting for approximately 90 % of Bladder cancers.
In this research a new computer-based system " Design of a Hybrid Intelligent System for Transitional Bladder Cell Carcinoma Diagnosis " (DHSTCCD) has been proposed and implemented.
The proposed system is composed of two main phases, the first phase is the " cell analysis phase " which consists of three main stages including segmentation stage using " Genetic Optimization Based Fuzzy Image Segmentation Algorithm " (GOFISA), morphometric and photometric feature extraction stage and " Neuro-Fuzzy Classifier Model " (NFCM) stage that has been developed and implemented to classify a set of normal and abnormal cells using hybrid intelligent technique that combines the artificial neural network and fuzzy logic.
The second phase is the "patient data analysis phase", in this phase a rule-based Fuzzy Expert System has been proposed and implemented that uses the laboratory and clinical data and simulates an expert doctor’s behavior.
The final diagnosis of the patients is determined from the results of the fuzzy expert system and the NFCM.
American Psychological Association (APA)
Salim, Nada N.& Salim, Khalid N.. 2009. Design of a hybrid intelligent system for transitional bladder cell carcinoma diagnosis. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 6, no. 1, pp.27-40.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332249
Modern Language Association (MLA)
Salim, Nada N.& Salim, Khalid N.. Design of a hybrid intelligent system for transitional bladder cell carcinoma diagnosis. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 6, no. 1 (2009), pp.27-40.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332249
American Medical Association (AMA)
Salim, Nada N.& Salim, Khalid N.. Design of a hybrid intelligent system for transitional bladder cell carcinoma diagnosis. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2009. Vol. 6, no. 1, pp.27-40.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-332249
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 40
Record ID
BIM-332249
