الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 134 |  |  |
| | | from | 134 | | |
Abstract
ابيضاض الدم الليمفاوي الحاد وهو حالة خبيثة تتميز بتطور الخلايا المتفجرة في نخاع العظم وانتشارها السريع في مجرى الدم. إنه يؤثر بشكل أساسي على الأطفال والأفراد الذين تزيد أعمارهم عن 60 عامًا. قد يكون اختبار الدم اليدوي ، الذي ظل موجودًا منذ فترة طويلة ، بطيئًا. تزداد احتمالية التعرف على سرطان الدم الليمفاوي الحاد في مراحله المبكرة عن طريق أتمتة التشخيص. طورت هذه الرسالة نظامًا محوسبًا متطورًا لتصنيف صور سرطان الدم الليمفاوي إلى فئتين: صور طبيعية وصور الانفجار. أولاً ، لتوفير وقت المعالجة ،تم استخدام تقنيات المعالجة المسبقة للصور لزيادة البيانات و تحسينها لتقسيم النوى ذات الصلة من الخلفية بشكل فعال. تم استخدام K-means وتحويلها. تم استخدام تقنية التجميع بالإضافة الى .)HHT) و الذي يعتمد على تحويل هيلبيرت هونغ )EMD) اسلوب تحليل الوضع التجريبي ذلك تمت مقارنة طريقة تحليل الوضع التجريبي مع طرق استخراج المميزات المختلفة مثل تحليل المكونات ,(LBP) النمط الثنائي المحلي ,(GLCM) مصفوفة التواجد ذات المستوى الرمادي ,)PCA) الأساسية تم استخدام مصنف .(ICA) تحويلات فوريير المختلفة, مميزات الشكل, و تحليل المكونات المستقلة من أجل تدريب و اختبار النظام. بالاضافة الى ذلك تمت مقارنة هذا المصنف (NNs) الشبكات العصبية الانحدار ,(KNN) الجار الأقرب ,(SVM) مع مجموعة من المصنفات الاخرى مثل آلة المتجهات الداعمة (Random الغابات العشوائية ,(Decision Tree) شجرة القرار ,(Logistic Regression) اللوجيستي و تظهر النتائج ان مصنف الشبكات العصبية حقق دقة .(Naïve Bayes) و التحيز البسيط ,Forest) تصنيف 98.7 %, و حساسية تقارب بقيمة 99.3 % ,و نوعية تقارب بقيمة 98.1 % باستخدام مجموعة .ALL-IDB البيانات 2”