| LEADER |
05900nam a22003737a 4500 |
| 001 |
1484110 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 469245
|a البدارنة، آلاء أحمد
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a الكشف التلقائي لفقرات العمود الفقري وتجزئتها عن الصورة وتحليلها من خلال صور الرنين المغناطيسي للعمود الفقري كاملاً
|
| 246 |
|
|
|a Automated Intervertebral Disk Detection, Segmentation, and Analysis of Whole Spine MR Images
|
| 260 |
|
|
|a إربد
|c 2017
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 61
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة اليرموك
|f كلية الحجاوي للهندسة التكنولوجية
|g الاردن
|o 0139
|
| 520 |
|
|
|a الأقراص الفقرية توجد بين فقرات العمود الفقري. يبدأ وجودها من ثاني فقرة من الفقرات العنقية وينتهي بمنطقة العجز. تسمح الأقراص الفقرية بحركات مختلفة للعمود الفقري للحفاظ على مرونته وامتصاص الصدمات العمودية. يمكن أن يتعرض العمود الفقري لعدة عوامل قد تؤثر على وظيفة الأقراص، وتسبب الكثير من الأمراض أو الاضطرابات للأقراص الفقرية، مثل فتق الأقراص وتآكل الغضاريف. تم التركيز في هذه الأطروحة على فتق الأقراص. يمكن لأخصائي الأشعة الاستفادة من التشخيص بمساعدة الحاسوب لدعم التشخيص السريري لاضطرابات القرص، والتخطيط الجراحي، ومتابعة الاستجابة للعلاج باستخدام تقنية بسيطة ودقيقة وسريعة. التصوير بالرنين المغناطيسي هو الطريقة المفضلة للحصول على معلومات العمود الفقري لتشخيص هذا الوضع، حيث أنه يتعامل مع الأنسجة الرخوة ويظهرها مع التفاصيل الكاملة، مما يساعد في الكشف عن التغييرات الطفيفة في شكل الأقراص دون استخدام الإشعاعات. هذه الأطروحة تقترح نظام التشخيص بمساعدة الكمبيوتر للكشف عن فتق الأقراص باستخدام صور الرنين المغناطيسي. يتكون النظام المقترح من الخطوات الرئيسية التالية: استخراج منطقة العمود الفقري، كشف مكان القرص الفقري وتجزئته عن الصورة، ونظام التصنيف على أساس تطبيق تحليل المكونات الرئيسية وآلات دعم المتجهات (SVM). تم اتباع نهج جديد لاستخراج منطقة العمود الفقري من صور الرنين المغناطيسي للعمود الفقري الكامل، من خلال استخدام متعدد الحدود المناسب وخوارزمية التكرارية العشوائية لتحويل هوف (Iterative Random Hough Transform) في وقت قصير نسبيا. تقدم هذه الخوارزمية مجموعة من الخيارات للمرشحين لاختيار أفضل صورة. استخدم تحويل هوف البيضاوي (Elliptical Hough Transform) لتحديد شكل الأقراص في صورة منطقة العمود الفقري المجزأة، كما يظهر شكل الأقراص الفقرية كالشكل البيضاوي. تم تطبيق SVM باستخدام اثنين من الميزات وهم: النمط الثنائي المحلي (LBP) ومرشح غابور (Gabor filter) كمدخلات للمصنف لتحديد حالة القرص هل هو طبيعي أم يعاني من الفتق. تتكون قاعدة بيانات الصور من ٣١ صورة رنين مغناطيسي للعمود الفقري الكامل: ٢١ من الصور تحتوي على عمود فقري طبيعي و١٠ تحتوي على فتق الأقراص في أجزاء مختلفة من العمود الفقري، و٥٠ صورة رنين مغناطيسي تمثل أجزاء من العمود الفقري التي تحتوي على فتق في الأقراص. بالنسبة لاستخراج منطقة العمود الفقري، فقد كان متوسط النسبة المئوية للخطأ هو 14.16 % للمنحنيات التي تمر في منتصف منطقة العمود الفقري. أما بالنسبة لمرحلة الكشف عن القرص الفقري، فقد كان متوسط حساسية ودقة في جميع الصور 97.32 %، و94.65 % على التوالي. كان متوسط نسبة الخطأ 10.72 % لمرحلة تجزئة الأقراص الفقرية، وكانت دقة المصنف SVM هي 92 %.
|
| 653 |
|
|
|a الرنين المغناطيسي
|
| 653 |
|
|
|a هندسة الحاسبات الإلكترونية
|
| 653 |
|
|
|a العمود الفقري
|
| 700 |
|
|
|9 469249
|a الزبيدي، محمد
|e مشرف
|
| 700 |
|
|
|a العتوم، موفق نايف
|g Otoom, Mwaffaq
|e مشرف
|9 469246
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9802-003-026-0139-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 870660
|d 870660
|
