الكشف عن الملاريا النشيطة والمنجلية باستخدام تقنيات التعلم العميق
على الرغم من أن مرض الملاريا غير شائع في المناخات المعتدلة، فلا تزال الملاريا شائعة في البلدان الاستوائية وشبه الاستوائية. حيث يصاب كل عام ما يقرب من 290 مليون شخص بالملاريا، ويموت أكثر من 400 ألف شخص بسبب هذا المرض. تم في هذا البحث تحميل مجموعة البيانات من موقع Kaggle وهي عبارة عن 27558 صور لأشخا...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Arabic |
| Published: |
Tishreen University
2024-04-01
|
| Series: | مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية- سلسلة العلوم الهندسية |
| Online Access: | http://www.journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/16805 |
| Summary: | على الرغم من أن مرض الملاريا غير شائع في المناخات المعتدلة، فلا تزال الملاريا شائعة في البلدان الاستوائية وشبه الاستوائية. حيث يصاب كل عام ما يقرب من 290 مليون شخص بالملاريا، ويموت أكثر من 400 ألف شخص بسبب هذا المرض.
تم في هذا البحث تحميل مجموعة البيانات من موقع Kaggle وهي عبارة عن 27558 صور لأشخاص مصابين وأشخاص سليمين مقسمة إلى: 13779 صورة لأشخاص سليمين و 6890 صورة لأشخاص مصابين بالملاريا المنجلية و6889 صور لأشخاص مصابين بالملاريا النشيطة. في البداية تمت المعالجة الأولية للصور (التعتيب – إزالة الضجيج- العمليات المورفولوجية)، بعد ذلك تم بناء الشبكة العصبونية الالتفافية CNN وتدريبها واختبارها، حيث تم تقسيم البيانات إلى مجموعتين 80% تدريب و20% اختبار، ثم تمت المقارنة بين عدة نماذج مدربة مسبقاً. حقق النموذج المقترح أفضل دقة تقييم من بين النماذج المدربة مسبقاً وأعطت النتائج نسبة دقة 96.5% ونسبة الحساسية 95% ونسبة خصوصية 97.6% وبالتالي توضح النتائج فعالية الخوارزمية المقترحة كنموذج مساعد للأطباء في تشخيص مرض الملاريا.
|
|---|---|
| ISSN: | 2079-3081 2663-4279 |