ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام الشبكتين العصبيتين الاصطناعيتين شبيهة نيوتن ودالة الاساس الشعاعى فى تشخيص مرض خلع الورك الولادى

المؤلف الرئيسي: محمد، سوزان حسن (مؤلف)
مؤلفين آخرين: طه، دجان بشير (مشرف) , الأسدي، نضال حسين عبدالمحمد حسين (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2007
موقع: تكريت
التاريخ الهجري: 1428
الصفحات: 1 - 77
رقم MD: 615787
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: العربية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة تكريت
الكلية: كلية التربية
الدولة: العراق
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.

صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: إن هذه الرسالة تتعلق بتطوير واستخدام الشبكات العصبية لغرض تشخيص مرض خلع الورك الولادي ، حيث تم اختيار هذا المرض لصعوبة تشخيصه احياناً و ولعدم تسببه بألام حيث لا تظهر تأثيراته السلبية على الطفل إلا بعد فوات الأوان عندما يبدأ الطفل بالعرج ويعاني من عاهة مستديمة في اغلب الأحيان. وكخطوة تحضيرية تم تصميم وتنفيذ برنامج لإدخال صور خلع الورك الولادي يقوم بتقطيع رأس عظمة الفخذ وتحسين الصور باستخدام تقنيات معالجة الصور الرقمية ثم يقوم البرنامج باستخلاص خواص مركز المستوى الرمادي ونصف القطر لراس العظمة وقياس المسافة الاقليدية . ولغرض التشخيص تم البدء باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية ذات الانتشار الخلفي للخطأ(BP) حيث تم بناء شبكة تقوم بعملية التدريب على صور خلع الورك الولادي باستخدام خواص المركز ونصف القطر ، وأثبتت هذه الشبكة فاعليتها في التدريب وقابليتها للوصول إلى التشخيص السليم ولكنها عانت من بطء في عملية التدريب والوصول الى النهاية الصغرى وللتخلص من هذه الاخفاقات تم استخدام الخوارزميات المحسنة لهذه الشبكة وهذه الخوارزميات يختلف أداؤها وسرعتها وقابليتها على التشخيص من مسألة إلى أخرى وتسمى بخوارزميات التدرج المترافق المختلفة كونها تستخدم عامل ترافق خاص بكل خوارزمية . صممت أربع شبكات بالاعتماد على أربع خوارزميات للتدرج المترافق لغرض التشخيص والمقارنة ولقد تدربت الشبكات على صور خلع الورك الولادي بنجاح واختلفت سرعة كل خوارزمية عن الأخرى .

تم بعد ذلك استخدام شبكة شبيهة نيوتن (Quasi-Newton) باعتماد خوارزمية ((BFGS في تدريب الشبكة وأعطت نتائج أفضل بكثير من ناحية سرعة التدريب والوصول إلى التشخيص الدقيق مقارنة مع شبكة BP القياسية والشبكات المحسنة لها . وأخيرا استخدمت شبكة أخرى من الشبكات العصبية الاصطناعية وهي شبكة دالة الأساس الشعاعي (Radial Basis Function ) حيث تميزت هذه الشبكة بسرعة في التدريب وكفاءة في التشخيص لاستخدامها الدوال الأساسية المحصورة في منطقة محددة خلافاً لما موجود في شبكة BP. ولتطبيق شبكةRBF صممت شبكتين كل شبكة تتميز بخصوصيتها حيث تقوم الاولى بعملية التدريب باستخدام خواص المركز ونصف القطر لرأس عظمة الفخذ والثانية تدرب الشبكة باستخدام الخواص الإحصائية لرأس عظمة الفخذ وقد أظهرت نتائج التطبيقات العملية إن الشبكتين كلتيهما تقومان بتشخيص المرض بسرعة وكفاءة مقارنة مع شبكة BP القياسية وجميع الخوارزميات المحسنة لها وان شبكة دالة الأساس الشعاعي التي تستخدم الخواص الإحصائية لها الأفضلية من ناحية السرعة مقارنة مع شبكة دالة الأساس الشعاعي التي استخدمت خواص المركز ونصف القطر . واستخدم برنامج MATLAB وأدواته بالإصدار السابع في بناء وتصميم وتنفيذ الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في هذه الرسالة .