تدريسي من كلية الهندسة ينشر بحثا علميا عالميا

نشر أ.م.د  سعد قاسم فليح  عضو الهيئة التدريسية في قسم هندسة الحاسوب/ كلية الهندسة بجامعة ديالى بحثا علميا عالميا بمشاركة فريق من الباحثين في الجامعة التكنلوجيا تحت عنوان

تجزئة صور التصوير بالرنين المغناطيسي باستخدام شبكات التعلم الآلي وأساليب تعيين المستوى

وذلك في مجلة (International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE)) الواقعة ضمن مستوعبات سكوبس Q2 ضمن اعداد مجلة : Volume)  12(  , No (1 ), (2021)

هدف البحث الى اقتراح طريقة بنية التعلم العميق الهجينة الجديدة التي تجمع بين تقنيات SegNet و U-Net لتقسيم أنسجة المخ. تضمن البحث بشكل أساسي على تحليل BraTS 2017 و BraTS 2018 ، وهما مجموعات بيانات مخصصة تتعامل مع ورم الدماغ في التصوير بالرنين المغناطيسي لما لهذا الموضوع من اهمية كبيرة لان أنسجة المخ المجزأة من صور الرنين المغناطيسي (MRI) تشكل دائمًا تحديات جوهرية للباحثين السريريين ، خاصة أثناء إجراء تقدير دقيق لهذه الأنسجة. في الاونة الأخيرة ، أسفرت التطورات في تقنيات التعلم العميق ، وتحديدًا في الشبكات العصبية الالتفافية الكاملة (CCN) '' عن نتائج كسر المسار في تقسيم أنسجة ورم الدماغ بدقة متناهية.  أظهرت النتائج معلومات مثالية متعددة المقاييس تم إنشاؤها من SegNet ، والتي تم استغلالها بشكل أكبر للحصول على حدود دقيقة للأنسجة من صور الدماغ. علاوة على ذلك ، من أجل ضمان أداء طريقة التجزئة بشكل أفضل بالتزامن مع الخطوط المحددة بدقة ، يتم دمج الإخراج كطبقة ضبط المستوى في شبكة التعلم العميق.  ولمزيد من التفاصيل عن البحث بالإمكان مراجعة الرابط التالي :

http://ijece.iaescore.com/index.php/IJECE/article/view/24020/0