جرت بقسم هندسة الالكترونيك والاتصالات مناقشة رسالة الماجستير الموسومة
نظام كاشف أشعة الصدر لكوفيد-19مبني على اساس التعلم العميق
لطالبة الماجستير(طيبة سالم محمد) وذلك يوم الابعاء المصادف 2/11/2022 في قاعة المناقشات بقسم هندسة الالكترونيك والاتصالات
تألفت لجنة المناقشة من الذوات
رئيسا الجامعة التكنولوجية- قسم هنسة السيطرة والنظم أ.د. أحمد صباح عبدالامير
عضوا جامعة بغداد- قسم هندسة الحاسوب أ.د. محمد عصام يونس
عضوا جامعة بغداد- قسم هندسة الالكترونيك والاتصالات م.د. أنوار قاسم عبد المحمد
أ.م.د عدي عبداللطيف عبدالرضا جامعة بغداد- قسم هندسة الالكترونيك والاتصالات مشرفا
وبعد مناقشة الطالبة والاستماع لدفاعها وتقييم مستوى الرسالة، منحت الطالبة درجة الماجستير بهندسة الالكترونيك والاتصالات
ادناه ملخص الرسالة باللغة العربية
في الوقت الحاضر ، يعد التشخيص الطبي الآلــي موضوعًا مهمًا ، خاصة في الكشف عن الأمراض وتصنيفها. يُعد كوفيد -19 أحد أكثر الأمراض انتشارًا ، حيث يوجد أكثر من 559 مليون حالة في العالم منذ بدء الجائحة وحتي حزيران الماضي، وفقًا لتقرير منظمة الصحة العالمية لعام 2022. ومع ذلـك، استغرقت أنظمة الكشف وقتًا طويلاً نسبيًا بسبب العمل اليدوي، وهو أمر غير مريح لأن الشخص المصاب يحتاج إلى عناية طبية سريعة.
في هـذا العمل، تم تطوير نظام للكشف عن كوفيد-19 مع صور لاشعة الصدر بدون تدخل الانسان, كان نظام الكشف عن كوفيد-19 القائم على الأشعة السينية سريعًا وقدم نتائج سريعة.
يتكون تطوير النظـام المقترح من ثلاثة مراحــل: في المرحلة الاولــى , تم أختيار نمــاذج التعــلم العميق المناسبة. أعتمد الاختيـار على دراسة مقارنة لخمسـة نماذج معروفة ، وهي:
) .GoogleNet و MobileNet-v2 و ResNet-18 و ResNet-50 و DenseNet-201(
في المرحـلة الثانيـة ، تم تحسيـن النموذج المحـدد لاكتشـاف كوفيــد-19. في المرحـلة الثالثة (المرحلة الاخيرة) تم تنفيذ النظام المقترح واختباره باستخدام (راسبيري باي 4) تم اختبار النظام بأستخدام 20 صورة حقيقية بدقة 100%. تم تصنيف جميع الصور بشكل صحيح باستخدام النظام المقترح. تمكن النظام من تصنيف الصور في حوالي 5 ثوان.
