مقارنة بين الشبكات العصبونية الالتفافية CNNs وخوارزمية آلة المتجهات الداعمة SVM في تصنيف أورام صور الرنين المغناطيسي للدماغ
الملخص
تعد أورام الدماغ من الامراض التي تعرض صحة الإنسان للخطر. حيث لا يؤذي هذا المرض الأشخاص جسديًا فحسب، بل يضع أيضًا عقبات مالية وعاطفية أمام الأسرة والحياة المهنية. إن مفتاح التشخيص المبكر لأورام الدماغ هو استخلاص استنتاجات من ملاحظة الأطباء لصور التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ. حيث تنقسم أورام الدماغ إلى أورام عالية الدرجة وأورام منخفضة الدرجة. ومع ذلك، نظرًا لأن كل طبيب لديه خبرة وطرق مختلفة في علاج الأورام، فلا توجد لدى الأطباء طريقة للحصول على معيار تصنيف موحد لأورام الدماغ.
في هذا البحث، تم الحصول على عدد كبير من صور الرنين المغناطيسي للدماغ من قاعدة بيانات The 2019 Brain Tumor Segmentation challenge dataset.
حيث نقوم بمعالجة بيانات صورة التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ من خلال جهاز حاسوب، ثم نقوم بتدريب البيانات من خلال خوارزمية التعلم الآلي، والتي يمكنها تصنيف أورام الدماغ بشكل فعال. في التجربة، تم استخدام الشبكة العصبية الالتفافية وآلة متجهات الدعم كخوارزمية للتدريب النموذجي.
بلغت دقة آلة متجه الدعم في مجموعة الاختبار84.3%، بينما يبلغ أداء الشبكة العصبية الالتفافية في مجموعة الاختبار 77.6%.
من النتيجتين التجريبيتين يمكن استنتاج أن أداء SVM أفضل من أداء CNN في تصنيف أورام الدماغ. بالإضافة إلى ذلك، حاولنا في هذه الدراسة أيضًا تحسين أداء النموذج من خلال بارامترات النموذج المختلفة. ويمكن تطبيق هذا البحث على نظام تشخيص أورام الدماغ بالإضافة إلى الأورام الأخرى.
ونأمل أن توفر هذه الورقة للباحثين خبرة مفيدة في هذا المجال.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2024 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
-
يحتفظ المؤلفون بحقوق النشر ويمنحون حق النشر في المجلة لأول مرة مع نقل الحقوق التجارية إلى مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية بموجب الترخيص CC BY-NC-SA 04 الذي يسمح للأخرين بمشاركة العمل مع الإقرار بتأليف العمل والنشر الأولي في هذه المجلة. يمكن للمؤلفين أن يستخدموا نسخة من مقالاتهم في نشاطهم العملي وعلى مواقع علمية خاصة بهم على أن يتم الإشارة إلى مكان النشر مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية ويمتلك القراء الحق بنسخ ونقل من المقالات والمزج والإضافة إلى اعمالهم العلمية والاستشهاد مع ذكر مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية-سلسلة العلوم الهندسية الناشر .
- المجلة تستخدم ترخيص CC BY-NC-SA مما يعني
- الإسناد - يجب عليك منح الائتمان المناسب ، وتقديم ارتباط إلى الترخيص ، وبيان ما إذا تم إجراء تغييرات.
- يمكنك القيام بذلك بأي طريقة معقولة ، ولكن ليس بأي طريقة توحي بأن المرخص يؤيدك أو يؤيد استخدامك.
- غير تجاري - لا يجوز لك استخدام المواد لأغراض تجارية -
- . ShareAlike إذا قمت بإعادة مزج المواد أو تحويلها أو البناء عليها ، فيجب عليك توزيع مساهماتك بموجب نفس الترخيص مثل الأصل. لا قيود إضافية - لا يجوز لك تطبيق الشروط القانونية أو التدابير التكنولوجية التي تقيد الآخرين قانونًا من فعل أي شيء يسمح به الترخيص
- .
