| LEADER |
05226nam a2200337 4500 |
| 001 |
1512433 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 548265
|a أبو مرار، رشا فتحي
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Image Analysis for Mandible Bone Properties on Cone-Beam CT to Detect Osteoporosis
|
| 246 |
|
|
|a تحليل الصور لخواص عظام الفك السفلي في الصور المخروطية ثلاثية الأبعاد للكشف عن هشاشة العظام
|
| 260 |
|
|
|a عمان
|c 2019
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 95
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة الشرق الأوسط
|f كلية تكنولوجيا المعلومات
|g الاردن
|o 0187
|
| 520 |
|
|
|a مرض هشاشة العظام شائع بين كبار السن. تهدف هذه الدراسة إلى الكشف المبكر عن هشاشة العظام باستخدام تحليل الصور لخواص العظام الفكية في الصور المخروطية ثلاثية الأبعاد (CBCT). وكذلك من أجل الحد من خطر الإصابة بكسور الفك والفشل في زراعة الأسنان. هذا بالإضافة إلى تقليل الكلف المترتبة على العلاج نظرا لكون أجهزة الكمبيوتر السريعة والذكاء الاصطناعي تعتبر أداة مميزة لخدمة هذا الغرض. مجموعة من عينات صور CBCT للفك السفلي للنساء في عمر ما بين 50-85 سنة ومعلومات كثافة المعادن العظمية (BMD) التي تم تحديدها بالفعل بواسطة فحص (DEXA) التي تم الحصول عليها من بيانات المرضى، وقد تم توفير هذه الصور من خلال مركز أفرست للأشعة الذي يقوم باستخدام معدات التصوير الشعاعي الحديثة والمتطورة. وتم تقسيم صور (CBCT) للمرضى الذين تم الحصول على صورهم في مجموعتين؛ الأولى المصاب بهشاشة العظام والثانية غير مصاب بهشاشة العظام وذلك باستخدام (T-score) المستمدة من تقنية (DEXA). وقد تم التشخيص الطبي بالفعل من قبل الأطباء المختصين، وتم تصميم خوارزمية التشخيص المقترحة في هذا البحث للكشف التلقائي عن مرض هشاشة العظام في صور (CBCT). ويعتمد النهج على معالجة الصور واستخراج المعالم والتصنيف باستخدام تكنولوجيا الشبكة العصبية الاصطناعية. وقد ساعد استخدام مصنف إعادة الانتشار إلى الأمام (B-PANN) على الكشف بنجاح عن هشاشة العظام من خلال صور CBCT. وقد تم اعتماد سبع خصائص في إعداد بيانات التجربة كمدخلات، أربعة منها مقدمة من قبل الباحث. للتصنيف قاعدة بيانات مكونة من 120 صورة مقسمة إلى صنفين مريض وسليم بالتساوي، 72 صورة استخدمت لتدريب الشبكة العصبونية، و48 صورة استخدمت للتجربة. وقد تم تقييم نتائج البحث التي تم الحصول عليها من خوارزمية تصنيف حدوث هشاشة العظام في عينات الاختبار المستخدمة باستخدام أربعة مقاييس هي؛ الدقة، الاستدعاء، معدل الدقة وF1-score، وقد أظهرت النتائج القيم التالية لهذه المقاييس: 0.96، 1، 97.917%، 0.97959 على التوالي. ويتقارب التصميم إلى المستوى المقبول ويستخدم أفضل أداء تحقق من 5.5761e-08. وتوضح النتائج فعالية الخوارزمية المقترحة. وبمساعدة الطريقة المقترحة سيكون أطباء الأسنان قادرين على التنبؤ بمرض هشاشة العظام بدقة وكفاءة دون الحاجة إلى مزيد من الفحص بواسطة الفحص DEXA، وهذا يعني راحة كبيرة للمريض، وتقليل التكاليف المادية والحد من مخاطر كسر الفك وفشل زراعة الأسنان.
|
| 653 |
|
|
|a امراض العظام
|a الصور المخروطية
|a هشاشة العظام
|
| 700 |
|
|
|9 461344
|a السوادي، حمزة عباس
|e مشرف
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 856 |
|
|
|u 9802-015-008-0187-S.pdf
|y الملاحق
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1013899
|d 1013899
|
