الفهرس 
Introduction and Literature ReviewOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 124 |  |  |
| | | from | 124 | | |
Abstract
يعتبر الكبد من أهم أعضاء التمثيل الغذائي مما يجعله من أكثر الأعضاء أهمية في جسم الإنسان. لا يوجد اختبار كيميائي حيوي يمكن أن يميز وظائف الكبد بشكل كامل لأن العضو يُجري مجموعة واسعة من العمليات الاصطناعية والكيميائية الحيوية والإخراج. على الرغم من تلقي الكثير من الانتقادات لهذا، فإن مصطلح ””اختبارات وظائف الكبد”” مغروس بعمق في المصطلحات الطبية. قد يُقال إن مصطلح ””اختبار تلف الكبد”” سيكون أفضل.يتمثل الشاغل الرئيسي لهذه الرسالة في تطوير إطار عمل تلقائي لتجزئة الكبد لاكتشاف وتقسيم الكبد خارج فحوصات التصوير المقطعي المحوسب للبطن. تعتمد الفكرة الرئيسية لهذا العمل على استخدام شبكة 3D CNN ذات المسارات المتعددة. على عكس CNN المعتادة مع مسار إدخال واحد فقط ، فإن بنية CNN ثلاثية الأبعاد المقترحة لها مساران للإدخال. سيكون هذا مفيدًا في تحسين جودة التجزئة. ويرجع ذلك أساسًا إلى استخدام تجزئة الكبد كمرحلة ما قبل تجزئة الأورام لتقليل الانقسامات الزائفة الناتجة عن تجزئة بعض مناطق البطن على أنها أورام. بدلاً من تمرير صورة التصوير المقطعي المحوسب للبطن بالكامل إلى خوارزمية تجزئة الورم، يتم تمرير منطقة الكبد فقط إلى الخوارزمية. وبالتالي، كلما زادت جودة تجزئة الكبد، انخفضت معدلات تجزئة الأورام الخاطئة.يحتوي الفصل الأول على مقدمة عن وظائف الكبد وإصاباته. على سبيل المثال، يعتبر ورم الكبد أحد المشاكل الكبدية الرئيسية. ثم تمت مناقشة دور الذكاء الاصطناعي. تم استكشاف الأدبيات والأبحاث السابقة ذات الصلة للإشارة إلى أهمية دراستنا وإظهار التقدم المحرز في تقنيات التعلم الآلي لتشخيص أورام الكبد.يعرض الفصل الثاني الأساسيات والمفاهيم الفيزيائية لطرائق التصوير الطبي المختلفة. بدأنا بالأشعة السينية ثم التصوير المقطعي وأجياله. بالإضافة إلى ذلك، تم عرض التصوير بالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية.يقدم الفصل الثالث أساسيات موجزة ولكنها ذات صلة بمعالجة الصور باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يبدأ بالمراحل المختلفة للمعالجة المسبقة للصور الطبية. ثم يتبع ذلك تعريفات أدوات التجزئة واستخراج الميزات لفهم عملية تحديد الهوية.يقدم الفصل الرابع تقنية فعالة للتجزئة التلقائية للكبد لاكتشاف وتقسيم الكبد خارج فحوصات الأشعة المقطعية على البطن. يعتمد على استخدام 3D CNN مع مسارات متعددة. يسمح بتجزئة دقيقة للكبد من أعضاء البطن الأخرى. وفقًا لذلك، كلما زادت جودة تجزئة الكبد، انخفضت معدلات تجزئة الأورام الخاطئة. حقق النموذج المقترح دقة 94.80٪ ونجح في تحسين النتائج التجريبية من حيث معامل تشابه النرد (DSC) لتصبح قيمة 93.14٪ أفضل من الأعمال المنشورة السابقة.