كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات تناقش تجزئة الصور الطبية باستخدام تقنيات الكتلة الهجينة بناءً على خوارزميات التعلم الآلي

  بحضور عميد الكلية الاستاذ المساعد الدكتور (أحمد چالاك شاكر) ناقشت كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات رسالة الماجستير الموسومة (تجزئة الصور الطبية باستخدام تقنيات الكتلة الهجينة بناءً على خوارزميات التعلم الآلي)، وهدفت الرسالة التي قدمها الطالب احمد رمضان رشيد إلى استخدام التقنية الجديدة (HMCSF) لازالة الضوضاء من الصور الطبية المأخوذة بالرنين المغناطيسي MRI وتجزئتها بأستخدام Fuzzy C-means الهجينة وتصنيفها بأستخدام خوارزمية SVM لتشخيص الاورام ما اذا كانت حميدة أو خبيثة، واستنتجت الدراسة التي اشرف عليها الاستاذ الدكتور (عيسى ابراهيم عيسى) والاستاذ الدكتور (برهان فخر الدين جمعة) أن طريقة التصفية (HMCSF) الجديدة تتميز بقدرة عالية على إزالة الضوضاء في الصور الطبية MRI ، والحفاظ على جودتها، وان خوارزمية Fuzzy C-means الهجينة لها دقة عالية لتجزئة الاورام مقارنة بخوارزمية K-mean ،وكذلك خوارزمية SVM لها قدرة فائقة على تصنيف الأورام، وأوصى الباحث بتحسين الطريقة المقترحة باستخدام خوارزميات التعلم العميق (CNN) واستخدام هذه الطريقة في تحليل خلايا الدم البيضاء (WBC) ومرض كوفيد 19 ويمكن استخدام هذه الطريقة في مجالات اخرى  للتجزئة والتصنيف.