تطوير نظام تشخيص أنواع ورم الدماغ في صور الرنين المغناطيسي باستخدام الخرائط ذاتية التنظيم والشبكات العصبونية الاصطناعية أمامية الانتشار

المؤلفون

  • د. م فادي متوج
  • د. م فاتن عجيب

الكلمات المفتاحية:

التشخيص الطبي، الذكاء الاصطناعي، الشبكات العصبونية الاصطناعية، ورم الدماغ

الملخص

يؤدي نمو الخلايا غير الطبيعي إلى ورم في خلايا الدماغ. يعد الكشف المبكر عن ورم الدماغ وتشخيصه وعلاجه أمراً ضرورياً لمنع موت الإنسان. في هذا البحث تم اقتراح نظام تشخيص لكشف نوع ورم الدماغ وتصنيفه من بين ثلاثة أنواع في صورة الرنين المغناطيسي. اعتمدت الخورازمية المقترحة أولاً على استخدام الخرائط ذاتية التنظيم SOM لتجزئة الصورة وكشف منطقة الورم ليأتي بعدها عمليات معالجة الصورة وتحسينها واستخراج خصائص الورم ،وفي النهاية تم استخدام الشبكات العصبونية ذات الانتشار الأمامي من أجل تشخيص نوع الورم بالاعتماد على الخصائص المكتشفة. تم اعتماد قاعدة بيانات تحتوي على 3064 صورة رنين مغناطيسي محسنة، وتحتوي كل صورة على معلومات الورم، ونوعه، وموقعه. تم تدريب الخوارزمية على 300 صورة موزعة بشكل متساوٍ على أنواع ثلاثة لورم الدماغ، و100 صورة لحالة سليمة لا تحتوي ورم. أظهرت النتائج دقة النظام المقترح وموثوقيته، حيث تم بنجاح كشف 297 صورة وتشخيصها من أصل 300 صورة حيث بلغت الحساسية والتحديد والدقة 99%، 98%، 98% على الترتيب.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

السير الشخصية للمؤلفين

  • د. م فادي متوج

    دكتور مدرس في قسم هندسة الميكاترونيك في كلية الهندسة الميكانيكية والكهربائية – جامعة تشرين

  • د. م فاتن عجيب

    دكتورة مدرسة في قسم الهندسة الطبية في كلية الهندسة الميكانيكية والكهربائية – جامعة دمشق

التنزيلات

منشور

2021-06-25

كيفية الاقتباس

تطوير نظام تشخيص أنواع ورم الدماغ في صور الرنين المغناطيسي باستخدام الخرائط ذاتية التنظيم والشبكات العصبونية الاصطناعية أمامية الانتشار. (2021). مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية, 37(1). https://journal.damascusuniversity.edu.sy/index.php/engj/article/view/130