Year: 2024
Type: article
Abstract: الهدف من هذا البحث هو الجمع بين مجالين وهما الشبكات العصبية الاصطناعية (الشبكات العصبية ذات التغذية الامامية) وتقنيات معالجة الصور الرقمية للكشف المبكر لشكل الكتل الخبيثة و الحميدة للصور الرقمية لسرطان الثدي باستخدام مجموعة من الخصائص والمقاييس الإحصائية والهندسية المستخرجة من الصور لغرض التحليل والكشف. ومن أجل تدريب واختبار الشبكات العصبية تم تقسيم البيانات إلى 70٪ من العينات المستخدمة للتدريب و 30٪ لاختبار النموذج. النموذج المقترح للشبكة العصبية بعد التدريب والاختبار هي (13-5-2) (طبقة المدخلات لديها 13 مدخل، وطبقە المخفية لديها 5 عقد وطبقة المخرجات).اظهرت نتائج التصنيف أن أداء القدرة التنبؤية للشبكات العصبية حققت (95٪ من الدقة، 96٪ من الحساسية و 94% من الخصوصية) من معدل تصنيف صور سرطان الثدي إلى خبيثة وحميدة، وأيضا تم استخراج أربعة متغيرات مهمة فی التشخيص وهي الوسط الحسابي، الوسيط، الانحراف المعياري والصلابة.
Institution: Salahaddin University-Erbil
Language: Arabic
Topic: AI in cancer detection
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W4413083520