عنوان

Segmenting chest x-ray images for COVID-19 using NSGA-II

شماره

T28836

زبان متن نوشتاري يا گفتاري و مانند آن

انگلیسی

عنوان اصلي

Segmenting chest x-ray images for COVID-19 using NSGA-II

نام عام مواد

Dissertation

نام نخستين پديدآور

Ahmed Riyadh Kadhim Al-Sowaidi

نام ناشر، پخش کننده و غيره

Computer and electrical engineering

تاریخ نشرو بخش و غیره

1401

نام خاص و کميت اثر

87p.

ساير جزييات

cd.

جزئيات پايان نامه و نوع درجه آن

M.S.

نظم درجات

Computer Engineering

زمان اعطا مدرک

1401/11/18

متن يادداشت

The world witnessed the most difficult pandemic in this century's history. Many people died as a result of the Corona virus, which originated in China and quickly spread throughout the rest of the world. Many countries have halted all travel to and from them in order to limit the spread of this virus within their borders, and they have also completely isolated the infected in an effort to limit its spread. As a result, the rapid medical examination played an important role in revealing the patient's condition, whether he had the disease or not, and determining the many measures that should be taken in the patient's and the community's best interests. And, as is customary, artificial intelligence played a significant role in breaking into the field of virus detection by analyzing chest x-rays. We were able to obtain data from a large number of patients, and then we will use a genetic algorithm to segment the radiographic image into areas affected by the virus and areas unaffected by the virus, which is useful because it is clear that early detection of the virus limits its spread within the patient's body on the one hand and limits its spread outside the patient's body on the other. On the one hand, in the patient's immediate vicinity, we will present a comprehensive comparison of the results of genetic algorithms, particularly NSGA-II, and convolutional neural networks on the same samples at the end of the study.

متن يادداشت

جهان شاهد سخت ترین بیماری همه گیر در تاریخ این قرن بود. بسیاری از مردم در نتیجه ویروس کرونا جان خود را از دست دادند که منشا آن چین بود و به سرعت در سراسر جهان گسترش یافت. بسیاری از کشورها به منظور محدود کردن شیوع این ویروس در داخل مرزهای خود، همه سفرهای خود را به آنها متوقف کرده اند و همچنین در تلاش برای محدود کردن شیوع آن، افراد مبتلا را کاملاً ایزوله کرده اند. در نتیجه معاینه پزشکی سریع نقش مهمی در آشکار ساختن وضعیت بیمار، داشتن یا نداشتن بیماری و تعیین اقدامات زیادی که باید در جهت منافع بیمار و جامعه انجام شود، ایفا کرد. و همانطور که مرسوم است، هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل اشعه ایکس قفسه سینه نقش مهمی در نفوذ به حوزه تشخیص ویروس ایفا کرد. ما توانستیم داده‌های تعداد زیادی از بیماران را به‌دست آوریم و سپس از یک الگوریتم ژنتیک برای تقسیم‌بندی تصویر رادیوگرافی به مناطق تحت تأثیر ویروس و مناطقی که تحت تأثیر ویروس قرار گرفته‌اند، استفاده خواهیم کرد، که مفید است زیرا آشکار است که تشخیص زودهنگام ویروس از یک طرف انتشار آن را در بدن بیمار محدود می کند و از طرف دیگر انتشار آن را در خارج از بدن بیمار محدود می کند. از یک طرف، در مجاورت بیمار، مقایسه جامعی از نتایج الگوریتم‌های ژنتیک، به‌ویژه NSGA-II و شبکه‌های عصبی کانولوشن روی همان نمونه‌ها را در پایان مطالعه ارائه خواهیم کرد.

عنوان گونه گون

قطعه بندی تصاویر اشعه ایکس قفسه سینه برای کووید 19 با استفاده از NSGA-II

اصطلاح موضوعی

NSGA-II, segmentation, Covid-19, genetic algorithm, convolutional neural networks.

اصطلاح موضوعی

NSGA-II، قطعه‌بندی، کووید-19، الگوریتم ژنتیک، شبکه‌های عصبی کانولوشنال.

عنصر شناسه اي

Riyadh Kadhim Al-Sowaidi,

ساير عناصر نام

Ahmed

کد نقش

Producer

عنصر شناسه اي

Salehpor,

عنصر شناسه اي

Moallemi Khiavi,

ساير عناصر نام

Pedram

ساير عناصر نام

Abdolhamid

کد نقش

Thesis advisor

کد نقش

Consulting advisor

عنصر شناسه اي

Tabriz

کشور

ایران

سازمان

Central Library University of Tabriz

تاريخ عمليات

20230704

شماره بازیابی

ارشد پایاننامه QA76.R4 1401

نام الکترونيکي

Ahmed Riyadh Kadhim Al-Sowaidi

ارتباط براي تسهيلات دسترسي

عبادی

فرمت انتشار

e

نوع ماده

TL

کد کاربرگه

276903

سطح دسترسي

a

تكميل شده

Y