تصنيف صور الأنسجة لسرطان الثدي باستخدام نموذج الشبكات العصبية الالتفافية Alexnet
| dc.contributor.author | علوي, زهرة | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-16T09:53:08Z | |
| dc.date.available | 2022-10-16T09:53:08Z | |
| dc.date.issued | 2022-08-01 | |
| dc.description.abstract | يعتبر سرطان الثدي من أكثر الأمراض انتشارا في العالم و هو مرض يصيب النساء بصورة كبيرة, أدى انتشاره في السنوات الأخيرة إلى زيادة معدلات الوفيات, و هناك احتمالية زيادة عدد الإصابــات فــي السنـوات القــادمــة, و نظرا لما يعانيه التشخيص البصري لهذه الأمراض من مشاكل منها الحصـول على نتائج خاطئة و غير دقيقة، واستغراقه الكثير من الوقت و الجهد، فقد تم مؤخراً الاستعانة بالتقنيات الحديثة و بالتحديد تقنيـات التعلم العميق في تحليل و تصنيف هذه الأمراض وذلك لمساعدة الأطباء في الاكتشاف المبكر و الدقيق للأمراض, في هذا البحث تم استخدام نموذج Alexnet و هو أحد نماذج الشبكات العصبية الالتفافية التي تندرج تحت مصطلح التعلم العميق, تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات Breakhis التي تحتوي على مـجموعة متـنوعة مـن صور الأنسجة للأورام الـحمـيدة و الخبـيثة لـلثدي, الــنتائج النهائية التي تــم الحصول عـلـيها بــعـــد تــحسـين الـنموذج باستخدام التـقنيـــاتData Augmentation و Oversampling و Weight Regularization كانت كالتالي: حقق النموذج نسبة دقة تصل إلى 94% لمجموعة البيانات (×40) و (×100) و (×400 ), و 93% لمجموعة البيانات (×200). | ar |
| dc.identifier.uri | https://repository.sebhau.edu.ly/handle/1/2733 | |
| dc.title | تصنيف صور الأنسجة لسرطان الثدي باستخدام نموذج الشبكات العصبية الالتفافية Alexnet | ar |
| dc.title.alternative | Classification Of Breast Cancer Histology Images Using Convolutional Neural Network model Alexnet | ar |
| dc.type | Thesis | ar |