كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات تناقش دراسة مقارنة لشبكات التعلم العميق لتشخيص الإصابة بفايروس كوفيد-19 في صور الصدر بالأشعة السينية

ناقشت كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات رسالة الماجستير الموسومة (دراسة مقارنة لشبكات التعلم العميق لتشخيص الاصابة بفايروس كوفيد-19 في صور الصدر بالأشعة السينية)، هدفت الدراسة التي قدمها الطالب (محمد صالح احمد) وبإشراف المدرس الدكتور (أحمد محمد فخر الدين ) إلى تحسين كشف الاصابة بفايروس COVID-19 باستخدام التعلم العميق Resnet50 وتدريبه على مجموعة بيانات (أشعة صدر محلية) وجعل هذا البرنامج متاح لاي شخص في العالم مما يمكنه من تشخيص الاصابة بهذا الفايروس بنفسه، واظهرت الدراسة دقة البيانات المأخوذة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الكشف المبكر عن COVID-19 والذي يؤدي الى تقليل الوفيات، وان الاستخدام المباشر للتعليم العميق حقق أسلوب التعلم بدقة عالية لتشخيص الاصابة وقت قليل بالمقارنة مع الوقت الذي يستغرقه الطرق الاخرى مثل ( PCR) وأوصى الباحث بتحسين TashXsRayCovid19 باستخدام بيانات محلية أكثر لأجل تحقيق دقة متساوية بين البيانات المحلية والعالمية، و مفاتحة وزارة الصحة بأعتماد برنامج TashXsRayCovid19 في الكشف عن اصابات COVID-19.