مناقشة رسالة طالبة الماجستير سجى سالم محمد من قسم علوم الحاسوب

ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة طالبة الماجستير سجى سالم محمد الموسومة نظام تصنيف أمراض الجلد اعتمادا على تقنيات التعلم الآلي وذلك في يوم الثلاثاء الموافق 2021/8/3 وعلى قاعة المناقشات في عمادة الكلية.

أوضحت الطالبة في دراستها أن الأطباء المتخصصون يواجهون صعوبات كبيرة في تشخيص أنواع معينة من الأمراض الجلدية بسبب التشابه الكبير بين هذه الأمراض مثل التهاب الجلد الدهني والصدفية والحزاز المسطح والتهاب الجلد المزمن والنخالية الوردية والنخالية الحمراء. أصبح التنبؤ بالأمراض الجلدية ذا أهمية متزايدة في الصحة العامة للمجتمع ، لذا فإن أنظمة التشخيص المؤتمتة والفعالة والدقيقة للأمراض الجلدية مهمة جدًا للتحليل الطبي الحيوي. تقترح تقنية التشخيص الآلي اختيار الميزات (FS) وطرق التصنيف لتحسين كفاءة أنظمة التشخيص الحالية حيث تم استخدام خوارزميات metaheuristic في بعض هذه الأنظمة.

اهدفت الدراسة إلى تقديم نظام تصنيف الأمراض الجلدية على أساس نهج FS جديد من خلال استخدام ثلاث خوارزميات :metaheuristic  Sine Cosine Algorithm (SCA)، Particle Swarm Optimization (PSO)، Antlion Optimization Algorithm (ALO). بعد ذلك ، تم تحويل مجال الخوارزميات الأصلي إلى إصدار ثنائي لتطبيق مجال التصنيف لتحديد أفضل مجموعة فرعية من الميزات بناءً على نموذج الغلاف. بعد ذلك ، تم تطبيق عامل الطفرة كدالة داخلية للحفاظ على التنوع وتعزيز قدرات استكشاف SCA. بعد ذلك ، يتم تحسين أفضل النتائج التي تم الحصول عليها من SCA من خلال تهجينها مع عامل الطفرة ، والنتيجة الجديدة لهذه الآلية تسمى Enhanced Sine Cosine Algorithm (ESCA). في هذه المرحلة ، ينتج النظام أربع نتائج من الأساليب الأربعة المذكورة أعلاه. تم تطبيق جميع الأساليب المذكورة أعلاه باستخدام مجموعة بيانات الأمراض الجلدية من موقع مستودع UCI. تتكون مجموعة البيانات من 366 عينة مع 34 ميزة لست امراض.

 تم تقييم فعالية الطرق الأربعة باستخدام ستة معايير: (1) دقة التصنيف ، (2) الانحراف المعياري ، (3) متوسط ​​حجم الميزات المختارة ، (4) متوسط ​​اللياقة ، (5) أسوأ لياقة ، و (6) أفضل لياقة. ناتج الأساليب المقترحة هو: حقق ALO دقة تصنيف (0.94) مع نسبة الميزات المختارة (0.86) بينما حقق PSO دقة تصنيف قدرها (0.89) مع نسبة الميزات المختارة (0.81) أما بالنسبة لـ SCA فقد حققت دقة تصنيف تبلغ (0.95) بنسبة الميزات المختارة (0.70), بينما ESCA أعطت دقة تشخيصية ممتازة بلغت (0.98) مع نسبة الميزات المختارة (0.62). توضح النتائج التجريبية فعالية النهج الهجين في استخراج الميزات المثلى من بين الميزات العامة لمجموعة البيانات.

وتألف لجنة المناقشة من السادة المدرجة أسماؤهم في أدناه:

أ. م. د. عمار عبد الملك عبد الكريم / جامعة النهرين / كلية هندسة المعلومات .. رئيساً

أ. م. د. طريف كامل مصطفى / جامعة بغداد / كلية العلوم .. عضواً

أ. م. عادل عبد الوهاب غيدان / جامعة ديالى / كلية العلوم .. عضواً

أ. م. د. جمال مصطفى عباس / جامعة ديالى / كلية العلوم .. عضواً ومشرفاً

وقد تم قبول الرسالة ومنحت الطالبة درجة الماجستير في تخصص علوم الحاسوب .. ألف مبارك ..

<<  الموضوع التالي  |  الموضوع السابق  >>