منصة الرسائل والاطاريح: شبكة بيزين العصبية لتصنيف الصور الطبية

الخلاصة

يلعب التطور الحاصل في مجال الحاسوب وتقنياته دوراً مهماً في جميع المجالات العلمية وخصوصاً المجالات الطبية منها، وبما ان الطب الحديث يعتمد على انواع عديدة من الصور الطبية في عملية تشخيص الأمراض فكان من اللازم استخدام الحاسوب في معالجة هذه الصور، ونظراً للتعقيد الكبير الذي تتصف به الصور الطبية وخاصة صور الرنين المغناطيسي (MRI) والصور المقطعية (CT) تم العمل على هذه الانواع من الصور. تعاملت الرسالة مع مشكلة تصنيف الصور الطبية الخاصة بالاورام، وقد تم التركيز على استخدام مجموعة من التقنيات لغرض حل هذه المشكلة، فقد تم استثمار الخوارزميات الجينية التي تعد خوارزميات بحث عامة تعتمد على تقنيات الاختيار الطبيعي، وتعمل على مجموعة من الحلول بقصد اختيار أفضلها ولقد تم استخدامها لغرض القيام بعملية تجزئة الصور الطبية كنوع من المعالجة الأولية للبحث الحالي. كما تم التعامل في هذه الرسالة مع تحويل الفضاء اللوني و التركيز على الفضائين (RGB) و (HSV) لغرض تهيئة الصور وتسهيل التعامل معها في عملية استخلاص الصفات. تعد مرحلة استخلاص الصفات المرحلة الأساس لتهيئة الصورة لعملية التصنيف و توجد أنواع عديدة من هذه الصفات و لقد انصب الاهتمام في هذه الرسالة على استخلاص صفات التراكيب التي يتم اشتقاقها من مصفوفة الحدوث المتزامن ثنائية البعد، اما عملية التصنيف فقد وقع الاختيار على شبكة بيزين العصبية لتقوم بهذه المهمة، وذلك بسبب المشاكل التي تعاني منها الشبكات العصبية التقليدية مثل التعميم والاشباع والتكيف الزائد والوقوع في النهاية الصغرى المحلية وغيرها. شبكة بيزين العصبية شبكة متعددة الطبقات ذات تغذية امامية تعتمد في تدريبها على قانون بيزين الاحتمالي، أي ان اساس عمل هذه الشبكة هي قوانين الاحتمالية وتركز هذه الشبكة على حل مشكلة التكيف الزائد وقد أثبتت الشبكة قدرتها على حل هذه المشكلة وكذلك حل مشكلة الوقوع في النهاية الصغرى المحلية، وبعد إدخال صور مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار تمكنت الشبكة من التعلم والتعرف على جميع هذه الصور.