تشخيص مرض الباركنسون بالاعتماد على التقنيات الذكائية

الباحث

أسماء إسماعيل محمد صالح الآغا

المشرف

صفوان عمر حسون

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

كلية علوم الحاسوب والرياضيات / البرمجيات

الشهادة

ماجستير

السنة

2023

لغة الرسالة

عربي

الكلمات المفتاحية

مرض الباركنسون ; التقنيات الذكائية ; التشخيص ; تعلم الآلة

في هندسة النظم والبرمجيات، يركز تحليل المتطلبات على المهام التي تحدد الاحتياجات، أو الشروط اللازمة لتنفيذ مشروع أو منتج cane مع مراعاة متطلبات أصحاب المصلحة المتضاربة، والتحليل والتوثيق والتحقق من متطلبات النظام أو البرنامج وادارته، حيث يعتمد نجاح أو فشل مشروع النظام، أو البرنامج على تحليل المتطلبات، يجب أن تكون المتطلبات Ai gall مجدية وقابلة للقياس وقابلة للاختبارء lay صلة باحتياجات المشروع، ومفصلة Lay فيه الكفاية لتصميم النظام . في السنوات الأخيرة شهد مجال الذكاء الاصطناعي طفرة في البحث وتطوير الأدوات ونشر التطبيقات، حيث تم تطبيق تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من المجالات، مثل التعرف على الأنماطء ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الحسابي، وأنظمة القيادة الذاتية، ورؤية الكمبيوترء والتعرف البصري على capes) وكذلك في المجال الطبي، Gus تحوّل شركات برمجيات متعددة تركيزها إلى تطوير الأنظمة الذكية المستوحاة من الأنظمة البيولوجية، ولأن الجانب الطبي له تأثير قوي ومباشر في sla الإنسان؛ فقد استُعملت تقنيات الذكاء الاصطناعي في هذه الرسالة لتحليل البيانات الطبية، وتشخيص مرض الباركنسونء, المتمثلة بالشبكة العصبية ("Recurrent Neural Networks" RNN)s) Stall ، وشبكة ذاكرة طويلة ("Long Short-Term Memory" LSTM) ssl ، والشبكة العصبية التلافيفية ("Convolutional Neural Networks" CNN) وخوارزمية الغابة العشوائية ("Random Forest" RF) . تم استخدام مجموعة بيانات (Dataset) المرض للتحليل حيث OSS من 755 ميزه لتسجيلات صونية، تم الحصول عليها باستخدام تقنيات لمعالجة اشارة الكلام في قسم Gal! العصبية في كلية ،abl جراح باشا- جامعة اسطنبول، جمعت من 756 عينة . لبناء الأنموذج المقترح في التشخيصء اعثْمِدَ الأنموذج التزايدي لتمثيل دورة حياة هندسة البرمجيات بدءاً من التحليلء يليه التصميم والتنفيذ وأخيراً الاختبارء وتهدف هذه العملية الى إعطاء الأنموذج بتكلفة منخفضة وأداء cle مع أفضل نسبة تشخيصية ممكنة، واستعملت لغة بايثون في الأنموذج المقترح، حيث أظهرت نتائج مقارنة خوارزميات التعلم المستخدمة في التحليل Gb استخدام خوارزمية الغابة العشوائية هي الافضل من باقي الخوارزميات المستخدمة من ناحية دقة التشخيصء، حيث كانت نسبة الدقة التي حصلنا عليها في LSTM 96 9088 RNN %78 RFs ، %73 Conv1D 5 ، %89 .

In systems and software engineering, requirements analysis focuses on the tasks that determine the needs, or the conditions necessary to implement a new project or product, taking into account the conflicting stakeholder requirements, and the analysis, documentation, verification and management of system or program requirements, where the success or failure of the system or program project depends Based on the requirements analysis, the documented requirements must be feasible, measurable and testable, relevant to the project needs, and sufficiently detailed for system design. In recent years, the field of artificial intelligence has witnessed a boom in research, tool development, and application deployment, as machine learning and in a variety of fields deep learning techniques are widely applied, such as pattern recognition, natural language processing, computational learning, autonomous systems, and computer vision. , optical character recognition, as well as in the medical field, where multiple software companies are shifting their focus to developing smart systems inspired by biological systems, and because the medical aspect has a strong and direct impact on human life; In this message, AI techniques were used to analyze medical data and diagnose Parkinson’s disease, represented by the “Recurrent neural networks” (RNN), “Long short-term memory “LSTM”), and the convolutional neural network (“Convolutional Neural Network”). Convolutional neural networks ("CNN") and the random forest algorithm ("Random Forest" RF). The disease dataset was used for analysis, as it consisted of 755 features of audio recordings, obtained using techniques for speech signal processing in the Department of Neurological Diseases, Faculty of Medicine, Cerrahpaşa - Istanbul University, collected from 756 samples. To build the proposed diagnostic model, the incremental model was adopted to represent the life cycle of software engineering, starting with analysis, followed by design, implementation, and finally testing. This process aims to give the model a low cost and high performance, with the best possible diagnostic ratio. The results of the comparison of the learning algorithms used in the analysis showed that the use of the random forest algorithm is better than the rest of the algorithms used in terms of diagnostic accuracy, as the percentage of accuracy we obtained in RNN was %88, LSTM %78, Conv1D %73, and RF %89.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب