التشخيص الآلي لأمراض القلب بالاعتماد على معالجة صور إشارات ECG و تقنيات الذكاء الصنعي

نشر في جامعة تشرين بتاريخ 2016 في مجال الهندسة الكهربائية والميكانيكية والبحث باللغة العربية تحميل البحث

الملخص بالعربية

أدى دخول الحاسب إلى العديد من المجالات, كالمجال الطبي, إلى تطوير تقنيات جديدة أدت إلى ازدهار هذه المجالات, مما ساعد الأطباء في كشف و تشخيص الأمراض بدقة و مصداقية, حيث تؤدي خبرة الطبيب بالإضافة إلى دقة الحاسب للوصول إلى مصداقية تشخيص عالية كما تساهم بشكل كبير في نجاح الجراحات العلاجية و إنقاذ كثير من الأرواح . يهدف البحث إلى اقتراح طريقة جديدة لاكتشاف و تصنيف أمراض القلب في صور إشارات ECG و ذلك باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف ANFIS. تم تطبيق الطريقة المقترحة على قاعدة بيانات لصور إشارات ECG تتكون من 147 صورة تصاحبت كل منها مع التقرير الطبي المرافق, حيث استخدمت التقارير الطبية للتحقق من صحة الاكتشاف و التصنيف و قد حققت هذه الطريقة دقة عالية وصلت حتى 97% في عملية الاكتشاف و التصنيف. تم بناء النظام المقترح باستخدام برنامج MATLAB و ذلك بالاعتماد على كل من مكتبات معالجة الصورة و الشبكات العصبية و المنطق الضبابي.

المراجع المستخدمة

JANG,J. ANFIS: Adaptive – Network- Based – Fuzzy Inference System. California Univ, Berkeley, CA, USA. Vol 23, No.3, 2002, 665-685
OWEIS,R.J. ; SUNNA,M.J. A Combined Neuro–Fuzzy Approach for Classifying Image Pixels In Medical Applications. Journal of electrical engineering, VOL. 56, No. 5, 2005, 146–150
GULERA,I. ; UBEY,E.D. Ecg beat Classifier Designed By Combined Neural Network Model, Pattern Recognition Turkey, vol. 38, NO.2, 2005 , 199 – 208

تحميل البحث