Classification of Brain Tumor Using Artificial Neural Network
| العنوان بلغة أخرى: |
تصنيف أورام الدماغ بأستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | داخل ، نور حيدر (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | طاهر، حازم باقر (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | الناصرية |
| التاريخ الهجري: | 1439 |
| الصفحات: | 1 - 81 |
| رقم MD: | 1008320 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة ذي قار |
| الكلية: | كلية التربية للعلوم الصرفة |
| الدولة: | العراق |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
67
| المستخلص: |
تتسارع الخطى في مجال التقدم العلمي والذي ينصب في مجال خدمة الإنسان بتوفير متطلباته اليومية الصحية والخدمية. يعد الجانب الصحي هو واحد من اهم المحاور التي يسعى العلم إلى البحث فيها لأن لها تأثير مباشر على وجود الإنسان. يعد التصوير الطبي واحداً من أهم العوامل في علاج الصحة البشرية. يمكننا الحصول على كمية كبيرة من المعلومات والبيانات حول المرض من خلال أساليب مختلفة لتقنيات اقتناء الصور مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي. أن الغرض من هذه الرسالة هو اقتراح نظام للكشف عن الدماغ سواء أن كان طبيعياً أو غير طبيعي (يحتوي على ورم) باستخدام تقنيات الشبكات العصبية الاصطناعية ويتم تنفيذ ذلك من خلال عدة مراحل. المرحلة الأولى من نظام تشخيص أورام الدماغ هي إدخال الصورة إلى النظام كبيانات رقمية، وتكون المعالجة هي المرحلة الثانية التي تشمل إزالة الضوضاء والتخلص من شوائب في صورة الدماغ بحيث يتم إزالة الضوضاء باستخدام المرشح المتوسط الحسابي والمرشح وينر. بعد المعالجة يتم تجزئة الصورة. أن استخلاص الميزات هي التقنية أو المرحلة التي تستخدم لقياس الخصائص المختلفة للصورة تعطى الخصائص المحددة كمدخلات للشبكة العصبية. تصنف قواعد البيانات وفقا إلى نوعين من صور الدماغ (طبيعي وغير طبيعي). أخذت العينات من مجموعة من المرضى في مستشفى الحسين التعليمي لأعمار متفاوتة ومن كلا الجنسين التي كانت 100 عينة موزعة بواقع 80 منهم عينات التدريب و20 من هذه عينات تم اختبارها. اثبت النظام المقترح نجاحه في إجراء عملية التشخيص من خلال النتائج تم الحصول على نسبة 100% في مرحلة التدريب و100% في مرحلة الاختبار. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Modified Classification for Brain Tumors in Magnetic Resonance Imaging "MRI" Using Region Convolutional Neural Networks "R-CNN"
بواسطة: الكيلاني، عبدالقادر وليد منشور: (2020) -
Using Artificial Neural Networks "ANN" to Control Chaos
بواسطة: Ighneiwa, Ibrahim منشور: (2017) -
Classification of ECG Signal Based on Heart Patient Cases Using Artificial Neural Network
بواسطة: Farkash, Hend M. منشور: (2017) -
Investigation of Speech Intelligibility Using Artificial Neural Network Model
بواسطة: شاكر، دينا حارث منشور: (2016) -
Identification of Obstructive Sleep APNEA Using Artificial Neural Networks and Wavelet Packet Decomposition for Heart Rate Variability Signal
بواسطة: Al Asadi, Sarah Qasim منشور: (2017)
