تقطيع صور مقطعية محوسبة لرئات مرضى كوفيد-19 باستخدام طرق التعلم العميق
نشر ورقة علمية لطالب برنامج الميكاترونيك للمتميزين في جامعة تشرين عدنان سعود بعنوان:
“COVID-19 Lung CT Image Segmentation Using Deep Learning Methods: UNET Vs. SegNET”
“تقطيع صور مقطعية محوسبة لرئات مرضى كوفيد-19 باستخدام طرق التعلم العميق: مقارنة بين طريقتي UNET و SegNET”
في مجلة BMC Medical Imagine التابعة لمجموعة Springer Nature الشهيرة. ترتيب المجلة 130/335 بين المجلات الطبية في العالم ومقياس H index لها يساوي 34.
ملخص البحث:
لمحة عامة: حالياً ، هناك حاجة ملحة لأدوات فعالة لتقييم تشخيص مرضى COVID-19. في هذا البحث ، تم تقديم حلولاً مجدية للكشف عن الأنسجة المصابة ووسمها على صور الرئة المقطعية المحوسبة لهؤلاء المرضى. قام البحث بالتحقيق في تقنيتين مختلفتين هيكليًا للتعلم العميق ، SegNet و UNET ، وذلك لتقسيم مناطق الأنسجة المصابة بشكل جوهري في صور الرئة المقطعية المحوسبة.
أساليب البحث: تم اقتراح استخدام شبكتي تعلم عميق معروفتين ، SegNet و UNET ، لتصنيف أنسجة الصور. تتميز SegNet بأنها شبكة تقطيع المشهد و UNET كأداة تقطيع طبية. تم استغلال كلتا الشبكتين كأداتي تقطيع ثنائية للتمييز بين أنسجة الرئة المصابة والسليمة ، وكذلك كأداتي تقطيع متعددة الفئات لمعرفة نوع العدوى في الرئة. تم تدريب كل شبكة باستخدام اثنتين وسبعين صورة ، والتحقق من صحتها على عشر صور ، واختبارها مقابل الصور الثمانية عشر الباقية. تم حساب العديد من المعايير الإحصائية للنتائج وتبويبها وفقًا لذلك.
النتائج: أظهرت النتائج القدرة الفائقة لشبكة SegNet في تصنيف الأنسجة المصابة / غير المصابة مقارنة بالطرق الأخرى (بمتوسط دقة 0.95) ، بينما أظهرت UNET نتائج أفضل كأداة تقطيع متعددة الفئات (بدقة متوسطة 0.91).
الخلاصة: يُعد تقطيع صور الأشعة المقطعية المحوسبة لمرضى COVID-19 بشكل جوهري هدفًا حاسمًا لأنه لن يساعد في تشخيص المرض فحسب ، بل سيساعد أيضًا في تحديد مدى خطورة المرض ، وبالتالي ، إعطاء الأولوية لعلاج البشر وفقًا لذلك. تم اقتراح تقنيات قائمة على الكمبيوتر تثبت موثوقيتها ككاشفات للأنسجة المصابة في التصوير المقطعي المحوسب للرئة. إن توفر مثل هذه الطريقة في جائحة اليوم من شأنه أن يساعد في أتمتة علاج مرضى COVID-19 وتحديد أولوياته وربطه وتوسيعه على مستوى العالم.
الورقة العلمية متاحة على الموقع بالعنوان التالي: الورقة العلمية
https://dca-net.org/wp-content/uploads/2021/02/WhatsApp-Image-2021-02-09-at-5.20.37-PM.jpeg10801080media-dcahttps://dca-net.org/wp-content/uploads/2020/09/Logo.pngmedia-dca2021-02-10 09:15:162021-02-15 12:00:48تقطيع صور مقطعية محوسبة لرئات مرضى كوفيد-19 باستخدام طرق التعلم العميق
0ردود
اترك رداً
تريد المشاركة في هذا النقاش شارك إن أردت Feel free to contribute!
We may request cookies to be set on your device. We use cookies to let us know when you visit our websites, how you interact with us, to enrich your user experience, and to customize your relationship with our website.
Click on the different category headings to find out more. You can also change some of your preferences. Note that blocking some types of cookies may impact your experience on our websites and the services we are able to offer.
Essential Website Cookies
These cookies are strictly necessary to provide you with services available through our website and to use some of its features.
Because these cookies are strictly necessary to deliver the website, refusing them will have impact how our site functions. You always can block or delete cookies by changing your browser settings and force blocking all cookies on this website. But this will always prompt you to accept/refuse cookies when revisiting our site.
We fully respect if you want to refuse cookies but to avoid asking you again and again kindly allow us to store a cookie for that. You are free to opt out any time or opt in for other cookies to get a better experience. If you refuse cookies we will remove all set cookies in our domain.
We provide you with a list of stored cookies on your computer in our domain so you can check what we stored. Due to security reasons we are not able to show or modify cookies from other domains. You can check these in your browser security settings.
Other external services
We also use different external services like Google Webfonts, Google Maps, and external Video providers. Since these providers may collect personal data like your IP address we allow you to block them here. Please be aware that this might heavily reduce the functionality and appearance of our site. Changes will take effect once you reload the page.
Google Webfont Settings:
Google Map Settings:
Google reCaptcha Settings:
Vimeo and Youtube video embeds:
Privacy Policy
You can read about our cookies and privacy settings in detail on our Privacy Policy Page.
اترك رداً
تريد المشاركة في هذا النقاششارك إن أردت
Feel free to contribute!