استخدام الشبكة العصبونية ذات الانتشار العكسي BNN لتصنيف كتل الثدي من صور الماموغرام
نشر في جامعة دمشق
بتاريخ 2002
في مجال
والبحث باللغة
العربية
تحميل البحث
الملخص بالعربية
الهدف من هذا البحث هو استعمال الشبكة العصبونية ذات الانتشار العكسي BNN في تصنيف
كتل الثدي من صور الماموغرام بهدف تخفيض عدد الخزعات الجراحية غيـر الضـرورية.
قارنا في هذه الدراسة أداء تصنيف كتل الثدي في صور الماموغرام بين الشبكة العصـبونية
ذات الانتشار العكسي (BNN (Network Neural Backpropagation و بين أطبـاء أشـعة.
دخل BNN هو الصفات الشكلية وصفات الكسوة المستخلصة من الكتل.
المراجع المستخدمة
Giger ML, Computer Aided Diagnosis. In: Haus AG, Yaffe MJ, eds. Syllabus: a categorical course in physics – technical aspects of breast imaging. Oak Book, III: Radiological Society of North America,1993
Chan HP, et al, Improvement of radiologist’ characterization of mammographic masses by using computer-aided diagnosis: an ROC study. Radiology,1999
لينا عربش, الكشف المحوسب عن كتل الثدي من صور الماموغرام, . رسالة ماجستير, جامعة دمشق, 1998