ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تشخيص الأمراض بالاعتماد على تخ...>الوصف

تشخيص الأمراض بالاعتماد على تخطيط القزحية باستخدام المنطق الغامض

العنوان بلغة أخرى: Diagnosis of Diseases Based on Iridology Using Fuzzy Logic
المصدر: المجلة العلمية لجامعة الملك فيصل - العلوم الأساسية والتطبيقية
الناشر: جامعة الملك فيصل
المؤلف الرئيسي: زكريا، مهروسة (مؤلف)
مؤلفين آخرين: كيالي، عمار (م. مشارك) , حمامي، لونا (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج22, ع1
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 70 - 76
DOI: 10.37575/b/med/0023
ISSN: 1658-0311
رقم MD: 1196312
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
التشخيص الطبي | تشخيص الأمراض | تخطيط القزحية
كلمات المؤلف المفتاحية:
البطن | التغميض | الحوض | الدماغ | الصدر | الظهر | Abdominal | Back | Brain | Chest | Fuzzification | Pelvic
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: ظهرت العديد من الطرق الآلية لإجراء التشخيص القزحي والتنبؤ بالأمراض بالاعتماد على تخطيط القزحية، لما لها من أهمية في إمكانية الوقاية من الأمراض قبل تطورها، فيهدف البحث إلى إيجاد نموذج حاسوبي لإجراء التشخيص المبكر لأمراض: الدماغ Brain؛ والظهر Back؛ والحوض Pelvic؛ والبطن Abdominal؛ والصدر Chest عن طريق تخطيط القزحية بالاعتماد على المنطق الغامض، حيث تم إجراء معالجة أولية لصور القزحية؛ بغية إيجاد: شريط القزحية، وشيفرتها، والسمات الخاصة بها، ثم بناء خمسة نماذج غامضة لإجراء التشخيص، وتحديد نسبة المرض لدى الأشخاص بالاعتماد على السمات الخاصة المستخلصة من القزحية كمتحولات دخل، فيحتوي كل نموذج على أريع مجموعات انتماء لكل متحول دخل أو خرج، وعلى (64) قاعدة غموض لإجراء التغميض وفك التغميض، وقد أعطت النماذج الخمسة المبنية للتشخيص القزحي دقة تجاوزت 98%، ومتوسط دقتها بالمجمل قدره (98.6223)، الأمر الذي يجعل كل نموذج مؤهلا لجعله وسيلة طبية مساعدة في عملية تشخيص مرض محدد لدى الأطباء أو أداة برمجية للاطمئنان على صحة الأشخاص.

Many automatic methods have been introduced in iridology to predict diseases according to the iridology chart. This is important to prevent diseases before they develop. This research aims to find a computer model for the early diagnosis of diseases in the brain, back, pelvis, abdomen, and chest using the iridology chart based on fuzzy logic. Image preprocessing for the iris aims to find the ring, code, and features of the iris. Five fuzzy models have been built for diagnosis and to determine a person's disease rate based on specific features that were extracted from the iris as the input variables. Each model contains four membership functions for each input or output variables and 64 fuzzy rules for fuzzification and defuzzification. The five models that were built to diagnose the five diseases of iridology have an accuracy rate of over 98%, with an average accuracy of 98.6223%. The results mean that the models are qualified for use by doctors as medical tools to diagnose specific diseases or as a tool for the public to reassure them about their health.
ISSN: 1658-0311

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.