MACHINE LEARNING-BASED CLASSIFICATION OF BREAST DENSITIES
| dc.contributor.author | OWAYEDH ABDULLAH HUSSEIN | |
| dc.date | 2014 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T04:42:34Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T04:42:34Z | |
| dc.degree.department | College of Computer Science and Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | يصف تصنيف كثافة الثدي الاشعاعي كمية الانسجة الموجودة في الثدي. لذا يعتبر الثدي ذا كثافة عالية عندما تكون كمية الانسجة اكثر من الدهون. حيث ان كثافة الثدي تعتبر من العوامل المهمة التي تشير الى احتمالية الاصابة بالسرطان . كما وان هذه الكثافة تعتبر ايضاً عائقا للكشف عن السرطان عند الفحص بالاشعة لكونها تحجب الاشعة وتمنع ظهور السرطان فيها. مع ذلك، اعتماد التشخيص البصري يعتبر اكثر موضوعية وقد تختلف النتائج من شخص لاخر، لهذا عمدت كثير من الدراسات والابحاث الى اتمتت هذه العملية وتصنيف كثافة الثدي تلقائيا. قامت الكلية الامريكية للطب الاشعاعي بتطوير نظاما قياسيا لتصنيف كثافة الثدي يسمى نظام تصوير الثدي التقارير والبيانات BI-RADS يقوم على تصنيف الكثافات الى اربعة مجموعات معتمادا في ذلك على التشخيص البصري لطبيب الاشعة. في هذا العمل، قمنا بتصميم و تطوير نظام ناجح لتصنيف كثافة الثدي الى مجموعتين : دهني و كثيف. واعتمدنا خمس سمات او خصائص لتمييز هذه الكثافة : تحليل المكونات الرئيسية (PCA) ونسخة مطورة من هذي السمة تدعى (2DPCA) و SVD و تحليل المصفوفات غير السالبه NMF و سمة العتبه. النتائج كانت مشجعة و تسلط الضوء على طرق جديدة في هذا المجال | |
| dc.identifier.other | 3595 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/1410 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | MACHINE LEARNING-BASED CLASSIFICATION OF BREAST DENSITIES | |
| dc.type | Thesis |