الفهرس 
CHAPTER 1Only 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 150 |  |  |
| | | from | 150 | | |
Abstract
وفقًا لإحصاءات منظمة الصحة العالمية، احتل سرطان عنق الرحم المرتبة الرابعة بين الأمراض الأكثر شيوعًا بين النساء في جميع أنحاء العالم في عام 2020 حيث بلغ عدد الإصابات الجديدة 604000 حالة والوفاة 342000. حدثت غالبية الحالات والوفيات الجديدة في جميع أنحاء العالم في عام 2020 في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل ومثلت حوالي 90٪ من جميع الحالات. يجب تقديم المرأة التي تظهر عليها أعراض تثير الاشتباه بسرطان عنق الرحم إلى المستشفى المناسبة لإجراء فحوصات إضافية للتشخيص والعلاج. يتم تحليل الأنسجة المرضية لتشخيص سرطان عنق الرحم، ويتم تحديد المرحلة بناءً على حجم الورم وانتشار المرض.ونظرًا لأن العديد من الأفراد يصلون إلى نتائج أو استنتاجات مختلفة، فهناك اختلاف بسيط في النتائج في هذا السيناريو التقليدي. تنقسم المراحل السبع لسرطان عنق الرحم إلى فئتين: مجموعة الخلايا الطبيعية ومجموعة الخلايا المريضة. تتكون مجموعة الخلايا الطبيعية من مراحل خلايا سرطان عنق الرحم الحرشفية المتوسطة والسطحية والحرشفية والعمودية. مراحل خلايا سرطان عنق الرحم الأخرى (التي تم تضمينها في مجموعة الخلايا المريضة) هي: خلل التنسج الخفيف، وخلل التنسج المعتدل، وخلل التنسج الشديد، والسرطان الموضعي.ثل الاهتمام الرئيسي لهذه الرسالة في تطوير أداة فحص أوتوماتيكية لسرطان عنق الرحم بناءً على فحوصات smear. يتم تطبيق نماذج التعلم العميق المختلفة المدربة مسبقًا: GoogleNet، VGG-16 و AlexNet.وبمقارنة النتائج، فإن نموذج AlexNet الذي تم اختباره قبل التدريب يعطي أفضل النتائج للتمييز بين الخلايا الطبيعية وصور سرطان خلل التنسج الشديدة.يحتوي الفصل الأول على مقدمة حول أجزاء ووظائف عنق الرحم. على سبيل المثال، يسمى الجزء الأدنى من الرحم في الجهاز التناسلي للمرأة عنق الرحم. يتسبب الحمل في تغير عنق الرحم، الذي يتراوح طوله عادة من 2 إلى 3 سم وشكله الأسطواني إلى حد ما. وتم استعراض الدراسات والأدبيات السابقة في هذه الفصل للإشارة إلى أهمية دراستنا وإظهار تقدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتحسين فحص عنق الرحم.يلخص الفصل الثاني الأساسيات والمفاهيم الفيزيائية لطرق التصوير الطبي المختلفة. بدأنا بالأشعة السينية ثم التصوير المقطعي وأجيالها. بالإضافة إلى ذلك، يتم استكشاف التصوير بالرنين المغناطيسي والموجات فوق الصوتية ومسحة عنق الرحم.يقدم الفصل الثالث أساسيات موجزة، ولكنها ذات صلة، لتحليل الصور باستخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق. يبدأ بالمراحل المختلفة للمعالجة المسبقة للصور الطبية. ثم يتبع ذلك تعريفات أدوات التجزئة واستخراج الميزات لفهم عملية تحديد الهوية. تم استعراض الشبكات العصبية المختلفة وخصائصها.يقدم الفصل الرابع شبكة عصبية محسّنة للكشف عن سرطان عنق الرحم بناءً على صور المسحة المأخوذة لـ 412 حالة من مستشفى هيرليف الجامعي في الدنمارك. تم تطبيق نماذج التعلم العميق المختلفة المدربة مسبقًا: GoogleNet و VGG-16 و AlexNet. بمقارنة النتائج، فإن نموذج AlexNet الذي تم اختباره قبل التدريب يعطي أفضل النتائج للتمييز بين الخلايا العمودية الطبيعية وصور سرطان خلل التنسج الشديدة، حيث قارب 100٪ للدقة والحساسية والنوعية.