An Automated System for Detecting and Classifying Brain Tumors Using Convolutional Neural Networks (VGG16)
Year: 2026
Type: article
Abstract: يعدّ الكشف المبكر والدقيق عن أورام الدماغ من أهم الاستراتيجيات في علاجها، إذ يُتيح التدخل في الوقت المناسب وإيقاف نموها. في هذا البحث، استُخدمت الشبكة العصبية التلافيفية العميقة VGG-16 لاستخراج خصائص عميقة من صور الرنين المغناطيسي للدماغ، وذلك من مجموعة بيانات مُجمّعة من Kaggle تضم 7023 صورة. قُسّمت هذه الصور إلى أربع فئات رئيسية حسب نوعها: ورم دبقي، ورم سحائي، ورم الغدة النخامية، وحالات سليمة. بعد ذلك، مُررت الصور عبر طبقات تلافيفية متعددة، وطبقات تجميع، وطبقات متصلة بالكامل لإجراء عملية التصنيف النهائية. استُخدم 80% من الصور للتدريب، و20% للاختبار. بلغت دقة النتائج النهائية المُتحصل عليها من التجارب باستخدام نموذج البحث 95%
Institution: Alasmarya Islamic University
Language: Arabic
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7221264195