مناقشة رسالة طالب الماجستير حيدر قاسم فليح من قسم علوم الحاسوب

ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة طالب الماجستير حيدر قاسم فليح الموسومة تطبيق الشبكة العصبية الملتفة لتشخيص أمراض الإنسان وذلك في يوم الأحد الموافق 2021/7/25 وعلى قاعة المناقشات في عمادة الكلية.

أوضح الباحث في مقدمة دراسته أن الغرض الرئيسي من الذكاء الاصطناعي (AI) في الطب السريري هو إنشاء نظام يمكنه الحكم على الحالات الطبية بدقة قدر استطاعة الطبيب. يعد تحليل الصور الطبية عبئًا كبيرًا على الأطباء ، لذلك يتم استخدامه لتكملة معالجة الصور. وتعد النمذجة التنبئية عنصرًا مهمًا في العديد من حلول الرعاية الصحية. يمكن أن يساعد تدريب شبكة عصبية اصطناعية (ANN) الخبراء في القضاء على الأخطاء المحتملة التي يمكن أن تنشأ في العديد من تشخيصات المرض. نتيجة لذلك ، تطور هذه الأطروحة طرقًا قائمة على الشبكة العصبية للتنبؤ بالسرطان لكشف قوة الشبكة العصبية في هذا المجال.

يتضمن مصطلح (ANN) نوعًا من نموذج التعلم العميق. إن بنية رؤية الكمبيوتر الخاصة هي الشبكة العصبية الملتفة (CNN). يأتي اسمها من طبقات الالتفاف ، تختلف عن طبقات (ANN) العادية (الكثيفة) ، وقد تم تصميمها للحصول على بيانات البكسل ومعالجتها. يجب تقييم العديد من المعلمات الفائقة التي تتحكم في تدريب الشبكة العصبية مثل معدل التعلم وخوارزمية التحسين للعثور على أفضل بنية شبكة عصبية لديها أفضل أداء في تحديد وتشخيص الأورام.

وأهدفت الدراسة إلى شرح فائدة (ANN) وتحديد أي شكل من (ANN) هو الأفضل لتشخيص الأمراض البشرية من حيث السرعة والدقة ، وتحديد العدد الأمثل للطبقات والخلايا العصبية في كل طبقة لكلا الشكلين. CNN)) والشبكة العصبية العميقة (DNN) للحصول على أفضل دقة ممكنة.

أظهرت الطرق المقترحة نتائج جيدة ، خاصة في شبكات CNN)) ، لكل من أورام المخ وأمراض سرطان الجلد ، وكان هناك تفوق واضح لشبكة CNN)) على (DNN) ؛ حقيقة أن شبكة CNN)) تعتمد على مرشحات الالتفاف ، أظهرت نتائج رائعة في استخراج الميزات بسبب التركيز على المنطقة المقصودة   (ROI) من الصورة دون المنطقة المحيطة ، مما أدى إلى انخفاض ملحوظ في عدد المعلمات وسرعة استخراج النتائج باستخدام دقة أعلى.

أشارت النتائج التي تم الحصول عليها إلى أن الطريقة المستندة إلى CNN)) لها معدل دقة مرتفع مقارنة بالطرق الأخرى الحالية حيث كان معدل دقة CNN)) و (DNN) على نفس مجموعة البيانات (تدريب 80٪ واختبار 20٪) 99.60٪ و 88.0٪ لـ ورم في المخ و 91٪ و 82٪ لسرطان الجلد على التوالي.

وتألفت لجنة المناقشة من السادة المدرجة أسماؤهم أدناه:

1. أ. د. طه محمد حسن / جامعة ديالى / كلية العلوم .. رئيساً
2. أ. م. د. كريم قاسم حسن / الجامعة المستنصرية / كلية العلوم .. عضواً
3. أ. م. د. سلام عبد الخالق نعمان / جامعة ديالى / كلية التربية للعلوم الصرفة .. عضواً
4. أ. م. د. جمانة وليد صالح / جامعة ديالى / كلية العلوم .. عضواً ومشرفاً

وقد تم قبول الرسالة ومنح الطالب درجة الماجستير في تخصص علوم الحاسوب .. ألف مبارك ..

<<  الموضوع التالي  |  الموضوع السابق  >>