جامعة بابل
المجلات
الكليات
المراكز
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
الكليات
المراكز
المجلات
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
University of Babylon
نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية
الرئيسية
تصفح الاحدث
دليل الايداع
محرك البحث
أدارة الايداع
دخول طلاب الدراسات
دخول موظفي التدقيق
ملف الرسالة/الاطروحة كامل (PDF)
مشاهدة
ملف الخلاصة عربي/ انكليزي (PDF)
لايوجد ملف
ملفات اخرى (PDF)
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: تصنيف مرض تضخم القلب باستخدام طريقة لـ CNN-VGG19 للتعلم العميق - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
Classification of Cardiomegaly Disease Using CNN-VGG19 Deep Learning Method
اسم الطالب باللغتين
دينا احمد محمد حسين
-
Dena Ahmed Mohammed Hussein
اسم المشرف باللغتين
ايناس حمود السعدي
--
Enas Hamood Al-Saadi
الخلاصة
يمكن النظر إلى تضخم القلب على أنه مؤشر على حالة طبية وليس مرضًا منفصلاً. في نطاق التقييمات التشخيصية ، تشير الزيادة في حجم القلب لصورة الصدر بالأشعة السينية إلى وجود تضخم في القلب. تشمل مسببات تضخم القلب مجموعة من العوامل المسببة ، بما في ذلك ارتفاع ضغط الدم ومرض الشريان التاجي والالتهابات والتشوهات الوراثية واعتلال عضلة القلب. بسبب عدم وجود مؤشرات واضحة خلال المراحل المبكرة ، يمكن أن تتراوح عواقب تضخم القلب من مؤقتة إلى دائمة ، مع مضاعفات خطيرة بما في ذلك السكتة القلبية والموت المفاجئ وفشل القلب. إن التحديد والتشخيص الدقيق لتضخم القلب في الوقت المناسب لهما أهمية قصوى في تسهيل أساليب العلاج الفعالة وتحسين نتائج المرضى. الهدف من الرسالة هو تقديم طريقة آلية قائمة على التعلم العميق ( (CNN-VGG19لتصنيف تضخم القلب، وذلك باستخدام مجموعة بيانات الصدر بالأشعة السينية لـ (المعاهد الوطنية للصحة)، وهي متاحة علىKaggle والذي يتكون من (5552) صورة أشعة سينية للصدر, تشمل مجموعة البيانات هذه كلاً من الحالات العادية (2776) و (2776) حالة تضخم القلب. يحتوي النظام المقترح على أربع مراحل, المرحلة الأولى هي مرحلة المعالجة المسبقة ، والتي تبدأ بتغيير حجم صورة الصدر بالأشعة السينية إلى (128 * 128) وقصها ، وتحسين صورة الصدر بالأشعة السينية في (التباين ، والحدة ، والسطوع) ، وأخيراً إزالة الضوضاء. تتضمن المرحلة الثانية إنشاء أقنعة لصور تضخم القلب ، مما يتيح تحديد المناطق ذات الأهمية التي تتوافق مع تضخم القلب في صور الأشعة السينية للصدر. تستلزم هذه العملية استخدام العتبة والمرشحات ، بما في ذلك مرشحات Gaussian و Morphology ، لتعزيز وضوح وعزل مناطق تضخم القلب. المرحلة الثالثة هي الاستخراج الدقيق للميزات ذات الصلة من صور تضخم القلب باستخدام نموذج (VGG19). تتضمن المرحلة الرابعة تصنيف صور الصدر بالأشعة السينية، والتي تتم في فئتين متميزتين. الفئة الأولى هي التصنيف الثنائي، الذي يقسم الصور إلى تصنيفين "عادي" و "تضخم القلب". الفئة الثانية متعددة التصنيفات، والتي تركز على مراحل تضخم القلب، والتي تشمل خفيفة، ومتوسطة، وشديدة.لتقييم كفاءة النموذج المقدم، تم استخدام معايير التقييم بما في ذلك الدقة والحساسية والدقة ودرجة Fscore كمقاييس أساسية. تمت مناقشة النتائج واختبار كافة جوانب النظام المقترح وجميع مراحله بشكل متعمق وأظهرت النتائج دقة كبيرة في تصنيف تضخم القلب للفئة الثنائية والفئات المتعددة ووصلت إلى (99%) (97%) على التوالى. الطريقة المقترحة سريعة جدًا في التشخيص، يستغرق وقت التنبؤ لصورة الأشعة السينية للصدر حوالي (0.06) ثانية لصورة واحدة.
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2023
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم