| LEADER |
04071nam a22003497a 4500 |
| 001 |
1505738 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 535314
|a الشوبكي، علاء
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Osteoporosis Classification by Using Panorama Images
|
| 246 |
|
|
|a تصنيف هشاشة العظام باستخدام صور البانوراما
|
| 260 |
|
|
|a الزرقاء
|c 2017
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 80
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة الزرقاء
|f كلية الدراسات العليا
|g الاردن
|o 0052
|
| 520 |
|
|
|a أصبحت عملية معالجة الصور الطبية جزء أساسي في العديد من الفحوصات الإكلينيكية. هشاشة العظام مرض يصيب العظام فتقل كثافتها عن الوضع الطبيعي ويرافقه شعور المريض بالألم والعجز وتزداد معه نسبة الوفاة. من الممكن أن تصيب هشاشة العظام الشباب والأطفال ولكنها تصيب غالبا وبشكل كبير النساء بين سن ٥٠ و75 سنة وكبار السن. يساعد التشخيص المبكر لهشاشة العظام على تجنب حدوث الكسور وتدهور الحالة الصحية للمريض، ولكن بسبب محدودية طرق التشخيص الحالية، فإنه لا يتم تشخيص هشاشة العظام إلا في مراحلها المتأخرة. إن تطوير طريقة تصنيف قادرة على محاكاة فحص كثافة معادن العظم سيساعد على تشخيص هشاشة العظام في مراحلها المبكرة عندما لا يزال من الممكن معالجتها قبل أن تسبب عجز لدى المصاب. لقد تزايد استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في مجال معالجة الصور الطبية بشكل كبير لأدائها الجيد في مجال التصنيف والتقريب وتم استخدامها بنجاح في معالجة الصور الطبية خلال السنوات الماضية. تقترح هذه الأطروحة طريقة لتصنيف وتشخيص هشاشة العظام عن طريق صور الأسنان البانورامية واستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. تم الحصول على الصور والبيانات المستخدمة في هذه الرسالة من برنامج حكيم المقدم من قبل شركة الحوسبة الصحية المتواجدة في مدينة عمان/ الأردن. تم استخدام 140 صورة بانوراما مرفق معها عُمر وجنس كل مريض، وتم تنفيذ خوارزمية التصنيف وواجهة المستخدم الجرافيكية بشكل كامل باستخدام برنامج الماتلاب. وقد استطاعت الخوارزمية المقترحة تصنيف 82.14% من الصور بشكل صحيح.
|
| 653 |
|
|
|a معالجة الصور الطبية
|a الفحوصات الإكلينيكية
|a مرضى هشاشة العظام
|a التصوير البانورامي
|a خوارزمية التصنيف
|a شركة الحوسبة الصحية
|a الأردن، عمان
|
| 700 |
|
|
|9 438935
|a الداوود، عصام
|g Al Daoud, Essam
|e مشرف
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 856 |
|
|
|u 9802-026-001-0052-S.pdf
|y الملاحق
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 992779
|d 992779
|
