التقطيع المؤتمت للمناطق المصابة في صور طبقي محوري للصدر لمرضى الكورونا COVID-19 باستخدام مصنف بايز الغاوصي المراقب
نشر في جامعة تشرين
بتاريخ 2020
في مجال الهندسة المعلوماتية
والبحث باللغة
العربية
تحميل البحث
الملخص بالعربية
استخدمت في هذه الورقة مائة صورة من تصوير مقطع محوسب للصدر لمرضى الكورونا لبناء واختبار مصنف بايز الغوصي لتمييز النسج الطبيعية من النسج الغير طبيعية.
قسمت المناطق المصابة في هذه الصور يدويا بواسطة اخصائي اشعة خبير.
أجريت عملية استخراج قيمة البكسل الرمادية والانتروبيا المحلية وقيم الهستوغرام للتدرجات الموجهة كميزات لتصنيف صور الانسجة. استنادا إلى تجارب تصنيف ذات خمس طيات، وصلت درجة دقة المصنف إلى حوالي 79.94%. كان التصنيف أكثر دقة (٨٥٪) في التعرف على الأنسجة الطبيعية من الأنسجة غير الطبيعية (٦٣٪). كانت أيضا الفعالية في تحديد المناطق أكثر وضوحاً في الأنسجة غير الطبيعية.
المراجع المستخدمة
Marina Sokolova, Guy Lapalme, A systematic analysis of performance measures for classification tasks, Information Processing & Management, Volume 45, Issue 4, 2009, Pages 427-437, ISSN 0306-4573
Danny Petschke, Torsten E.M. Staab, A supervised machine learning approach using NaiveGaussian Bayes classification for shape-sensitive detector pulse discrimination in positron annihilation lifetime spectroscopy (PALS), Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, Volume 947, 2019, 162742, ISSN 0168-9002
X. Zhang, F. An, I. Nakashima, A. Luo, L. Chen, I. Ishii, H.J. Mattausch, A hardware-oriented histogram of oriented gradients algorithm and its VLSI implementation, Japanese Journal of Applied Physics, 56 (2017) 04CF01