(untitled) (مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية, 2023)
الهدف: تنفيذ نظام تشخيص بمساعدة الحاسوب باستخدام نقل التعليم لدعم قرار الطبيب في الكشف الآلي عن فيروس كورونا في صور المقطعي المحوسب. الطرائق: تم دراسة أربع شبكات عصبونية مدربة مسبقاً (ResNet-18, SqueezeNet, ShuffleNet MobileNet-v2) باسخدام نقل التعليم بهدف تشخيص فيروس كورونا في صور المقطعي المحوسب. تم اختبار أداء الشبكات العصبونية المذكورة من خلال تطبيقها على قاعدة بيانات صور مقطعي محوسب للرئتين مؤلفة من 349 صورة ل 216 مريض كورونا و379 صورة لأمراض مختلفة لا تشمل فيروس كورونا. النتائج: أوضحت نتائج بارامترات قياس أداء التصنيف الثنائي تفوق أداء الشبكة العصبونية ResNet-18 في التصنيف مقارنة مع باقي الشبكات العصبونية موضع الدراسة وفقاً للقيم التالية: دقة 97.0470 ± 5.5466، حساسية 98.7342 ± 2.1925، نوعية 95.1429 ± 9.3460، ومعامل (F1) 0.9737± 0.0489. الاستنتاج: يمكن استخدام الشبكة العصبونية ResNet-18 كنظام لدعم قرار طبيب الأشعة في تشخيص فيروس كورونا في العيادات والمستشفيات.