تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : التعرف على الجسم الثفني في صور الرنين المغناطيسي للدماغ CORPUS CALLOSUM RECOGNITION IN BRAIN MAGNETIC RESONANCE IMAGES   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : تعد دراسة الجسم الثفني (CC)، ولا سيما تشوهات الجسم الثفني، موضوعًا رئيسيًا في أبحاث الأمراض العصبية. يبدو أن تحسين الأدوات التي تساعد الأطباء في المراجعة الطولية مهماً ولا يمكن الاستغناء عنه لتقدم المعلومات والعلاج لهذه الأمراض. يعد حجم وشكل الجسم الثفني في المستوى المتوسط من العوامل الهيكلية المهمة التي يجب مراعاتها أثناء فحص الأمراض العصبية المختلفة. تحتوي حزمة الألياف الصوارية في الجسم الثفني على نمط انتشار فريد يمكن تسجيله كمعلومات سابقة في إطار عمل تجزئة. تلعب تجزئة الجسم الثفني خطوة حيوية في تحديد العديد من أمراض الدماغ باستخدام صور الرنين المغناطيسي للدماغ (MRI). تعتبر تجزئة الجسم الثفني القوية أمرًا بالغ الأهمية للتحليلات الكمية والنوعية للجسم الثفني في صور الرنين المغناطيسي للدماغ. في هذه الأطروحة، تم اقتراح وتنفيذ طريقة التعلم العميق القائمة على الانتباه وعلى شبكة U التلافيفية للتجزئة الدلالية للجسم الثفني من فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ. تستفيد معظم التحليلات العصبية بشكل كبير من البيانات الهيكلية التي يمكن الحصول عليها من تجزئة صور التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ. تتميز التقنية المقترحة بمعمارية التشفير وفك التشفير الخاضع للإشراف العميق وشبكة الانتباه المعاد تصميمها. شريحة شريحة، يحلل النموذج صورة التصوير بالرنين المغناطيسي بأكملها لتحديد القناع المثالي للجسم الثفني. تم تدريب النموذج باستخدام مجموعتي بيانات ABIDE وOASIS ، وتم تحليل أدائه لعينات اختبار مختلفة باستخدام مقياس قياسي لمعامل النرد، مما أسفر عن دقة النرد بنسبة 97.8 في المائة. يتم إعطاء عينات مرئية من الجسم الثفني المتوقعة من التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ والتي تتناقض مع الحقيقة الأساسية الأصلية للمساعدة في فهم مدى جودة أداء النموذج. توضح النتائج أن النهج المقترح هو أحد أفضل تقنيات التجزئة، حيث حقق أداء تنافسي للغاية لتجزئة الجسم الثفني حتى مع نموذج واحد. الكلمة الرئيسية: شبكة الانتباه U، الجسم الثفني، التعلم العميق، معامل النرد، التصوير بالرنين المغناطيسي، التجزئة  المشرف : د. كوثر موريا  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1444 هـ 2023 م  تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, June 5, 2023  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني مصباح خانم Khanam, Missba باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  49199.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث