عنوان الإطروحه |
Cloud based Breast Cancer Diagnostic using Convolutional Neural Network
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2020-08-25 |
اسم الطالب |
سميح قاسم محمد جميل
|
المشرف |
محمد سعيد منصور البشير |
|
المشرف المشارك |
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| فيصل سليمان صالح السقار |
| أحمد علي سعيفان |
|
الكلية |
كلية الامير الحسين بن عبدالله لتكنولوجيا المعلومات |
القسم |
علم الحاسوب |
الملخص بالعربية |
يعتبر سرطان الثدي السبب الرئيسي الثاني لوفيات السرطان لدى النساء، حيث أصبح من أكثر أنواع السرطان شيوعًا بين النساء في السنوات الأخيرة. وقد بلغ عدد وفيات النساء بسبب سرطان الثدي ما يقارب 40 ألف امرأة خلال عام واحد،أي ان كل 13 دقيقة تموت امرأة بسبب هذا المرض الخطير. يساعدالاكتشاف المبكر لسرطان الثدي بصورة كبيرة في العلاج لكن صعوبة اكتشاف سرطان الثدي إضافة الى عدم دقة الفحص في بعض المناطق والتكلفة العالية وقلة مراكز فحص الأورام وقلة الخبرة لدى الأطباء الجدد تحول دون الكشف عن سرطان الثدي او تأخر في وقت الاكتشاف مما يعرض حياة المريض الى خطر الوفاة.
في هذا البحث سيتم تنفذ تقنيات الذكاء الاصطناعي (التعليم العميق) لدعم رأي أطباء السرطان في التشخيص ان كان المرض نوعه حميد او خبيث ،تم استخدام قاعدة بيانات حقيقية لأكثر من 500 امرأة تتميز قاعدة البيانات هذه 32 خاصية منها (اسم المرض ، ورقم المرض ، وحجم الخلية ، الخ ) حيث تم اظهار هذه الخصائص باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) وبعد ذلك تم تقسيم البيانات الى قسمين بنسب معينة (قسم تدريب) و (قسم تجربة) ليتم ادخال بيانات التدريب على خوارزمية التعليم العميق وانشاء موديل واخبار الموديل ببيانات الاختبار لكن تبين ان دقة النظام ليست بالكفاءة المطلوبة لذى تم استخدام خوارزميات التحسين (BAT , Cuckoo)لتحسين نوع الخصائص للبيانات وتدريب الموديل بعد ذلك ولضمان دقة النظام و تم اختباره عن طريق معايير فحص الموديل (precision, recall, accuracy) بعد ان تم بناء الموديل ومقارنة نتائج المتوقعة من الموديل مع النتائج الحقيقية تم اكمال البرنامج باستخدام لغة برمجة جافا عن طريق NetBeans IDE تم تصميم برنامج ذوواجهييات رسومية لتسهيل العمل للعميل وحيث يكون متكون من طرفين (طرف العميل The Client-side ) و(طرف الخادم The Server-side) يتم ادخال معلومات المريض وترسل الى السيرفر الذي يكون موجود بعد بناءة في الخدمة السحابية ليقوم البرنامج فحص خصائص بيانات المريض والكشف هل المريض مصاب بسرطان الثدي ام غير مصاب وتوثيق بيانات المريض (التخمينية والمعلومات الكاملة له) وتخزينها في قاعدة بيانات اوراكل في السحابة ، وارجاع النتيجة الى طرف العميل ، أظهرت نتائج العمل ان دقة اكتشاف خلايا سرطان الثدي أصبحت اعلى وادق واكثر كفاءة العميق بعد استخدام خوارزميات التحسين المذكورة أعلاه مقارنه مع ادخال البيانات مع الخصائص كاملة بدون تحسين الى التعليم العميق |
الملخص بالانجليزي |
Breast cancer is considered the second leading cause of cancer deaths in women , as it has become one of the most common types of cancer among women in recent years.
The number of women dying because of breast cancer has reached nearly 40,000 thousand women within one year. This means that every 13 minutes a women dies from this dangerous disease. Early detection of breast cancer greatly helps in treatment , but the difficultly of detecting breast cancer m in addition to the inaccuracy of the examination in some areas besides the high cost , the lack of cancer screening centres ,and the lack of experience of new doctors prevent the detection of breast cancer or delay in the time of discovery , which puts the patient's life at risk of death.
In this research, artificial intelligence techniques (deep learning) will be implemented to support the opinion of cancer doctors in the diagnosis whether the disease is benign or malignant . A real database of more than 500 women has been used . this dataset is characterized by 32 attributes features including (disease name , disease number , cell size ? etc)where these attributes were shown by using the bypass Convolutional neural networks (CNN) and then the data have been divided into two parts with specific proportions (training section) and (testing section) in order to enter training data on the deep learning algorithm and create a model and inform the model with the test data , but it appeared that the accuracy of the system is not as efficient as required so the optimization algorithms (BAT,Cuckoo) were used to improve the type of characteristics for the data and train the model afterwards and to ensure the accuracy of the system . it has been tested by means of the criteria of testing the model (precision , recall, accuracy )after the model has been built and the expected results were compared with the real results . the program was completed using the JAVA programming language by means of NetBeans IDE . A program with graphical interfaces has been designed to facilitate the work for the client and it is composed of two parties (The client-side) and (The server-side) since the patient's information is to be entered and sent to server that is still constructively present in the cloud service so that the program examines the features of the patient's data and detects whether the patient has breast cancer or not and also documents the patient's data (the speculative and complete information for him) and stores them in the oracle database in the cloud , and returning the result to the client-side . the results of this work showed that the accuracy of detection of breast cancer cells has become higher , more accurate and more efficient after using the optimization algorithms (BAT,Cuckoo) which are mentioned above as compared with entering the data with the complete features (32) without improvement to the deep learning
|
رقم ISN |
7726 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|
|