ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Detecting of Breast Tumor Regions Based on Improved Fuzzy C-Mean Clustering

العنوان بلغة أخرى: كشف مناطق ورم الثدي استنادا إلي خوارزمية الوسيط C المحسنة
المؤلف الرئيسي: جليل، علي عبدالزهرة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Jalil, Ali Abdulzahraa
مؤلفين آخرين: عباس، حسين هادي (مشرف) , شعبان، هند رستم محمد (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2016
موقع: الكوفة
التاريخ الهجري: 1438
الصفحات: 1 - 87
رقم MD: 1020427
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة الكوفة
الكلية: كلية علوم الحاسوب والرياضيات
الدولة: العراق
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.

صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في حياتنا اليومية، سرطان الثدي مرض مشهور والذي يسبب الموت للرجال والنساء، لتقليل خطر سرطان الثدي، مبدئيا لابد من اكتشافه في مرحلة مبكرة والذي يجعل خيارات عدة للعلاج متاحة دون خطر. في هذه الرسالة، تمثيل لنظام اكتشاف سرطان الثدي لإيجاد سرطان الثدي بمساعدة آليات معالجة الصور. هذه الرسالة تقدم طريقة معتمدة على العنقدة الضبابية لاكتشاف سرطان الثدي من صور المامو كرافي. طريقة العنقدة الضبابية استخدمت لتقطيع صور المامو كرافي ومن ثم استخراج الخصائص. استخدمت هذه الخصائص لتدريب والتحقق من أن المناطق المستخرجة كونها خبيثة أو غير خبيثة. لغرض التقطيع تم استخدام خوارزمية الوسيط C الضبابية المطورة. قاعدة بيانات من ‎١٠٥‏ صورة والتي تحتوي على (28‏ ‏حالة طبيعية، ‎٤٦‏ حالة حميدة، ‎٣١‏ حالة خبيثة) تم استخدامها للتجربة والاختبار. في هذه الرسالة، تم تقديم تطوير لخوارزمية الوسيط C الضبابية بمصطلحي تعقيد الوقت واستهلاك الذاكرة ومقارنة هذه الخوارزمية المطورة مع خوارزمية الوسيط C الضبابية التقليدية بأخذ أحد تطبيقات معالجة الصور الذي هو تقطيع الصور حيث أثبتت الخوارزمية المطورة كفاءتها. التقليل في وقت التقطيع كان (n) O بدلا من (n2) O.