Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
Automated classification of lung cancer in CT images /
المؤلف
El-Ghandour, Mohamed Ahmed Ibrahim.
هيئة الاعداد
باحث / محمد أحمد إبراهيم إبراهيم الغندور
مشرف / نهال فايز فهمى
مشرف / مروة إسماعيل عبية
مناقش / نوال أحمد الفيشاوى
الموضوع
Biomedical engineering. Lungs - Cancer. Lung neoplasms.
تاريخ النشر
2016.
عدد الصفحات
144 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
الهندسة الطبية الحيوية
تاريخ الإجازة
01/01/2016
مكان الإجازة
جامعة المنصورة - كلية الهندسة - Electronics & Communication Engineering Department
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 144

from 144

Abstract

يعتبر سرطان الرئة أخطر أنواع السرطان حيث يعزى إليه أكبر معدل وفيات من بين أنواع السراطانات الأخرى. فقد توقع المركز الأمريكى للسرطان حدوث حوالى 260,159حالة وفيات بسبب سرطان الرئة عام 2014 بما يمثل حوالى 27% من إجمالى حالات الوفيات بسبب السرطان. ولكن الاكتشاف المبكر لسرطان الرئة يعتبر أكثر الطرق فاعلية لزيادة فرصة النجاة من هذا السرطان. حيث يساعد الاكتشاف المبكر لعمل متابعة دورية لمراقبة تطور درجة السرطان من حيث زيادة عدد الأورام أو زيادة حجمها ومن ثم يمكن عمل تقييم دورى لمدى فاعلية العلاج المتبع وتعديله إذا لزم الأمر. أيضاً ساعد تطوير الأشعة المقطعية و ظهور الأشعة المقطعية المتعددة المجسات إلى توفير برامج ودراسات لعمل مسح دورى بخاصة للحالات الأكثر عرضه للإصابة بالسرطان باستعمال صور أشعه اقل سمكاً التى تكشف عن أورام صغيرة جداً, ولكن ادى ذلك الى زيادة فى عدد الصور الناتجة لتصوير الحالة الواحدة, مما أدى في النهاية إلى الاحتياج إلى تقييم كم هائل من الصور من قبل أخصائيوا الأشعة. الأمر الذى جعل عملهم أكثر إرهاقاً و فى نفس الوقت عرضة لأن يتغافلوا عن ملاحظة بعض الأورام. ومن ثم اصبح الاحتياج الى توافر نظام مميكن يساعد أخصائيوا الأشعة امر ملحّ. أيضا الاعتماد على انظمة آليه لتحليل الأورام من حيث خطورتها أو التعرف على نوع المرض الموجود فيها سوف يؤدى بالضرورة الى تقليل الاعتماد على الفحص بواسطة الخزعة. فى هذا البحث يتم تطوير نظام آلى لكشف أورام الرئة وتصنيفها آليًا إلى أورام سرطانية (خبيثة) وأورام غير سرطانية (حميدة) فى صور الأشعة المقطعية. تم تطبيق هذا النظام على 100 صورة تحتوى على أورام تم اختيارهم من 50 مريض مختلف. أخذت هذه الصور من قاعدة البينات.(LID) فتم أولاً إجراء تحسين لشدة اضاءة الصور المأخوذه من قاعده البيانات واستخدام مرشح وينار من بين أربعة مرشحات تمت المقارنة بينهم من حيث نسبة الإشارة الى نسبة الشوشرة, ثم عمل إستخراج للرئه من منطقه الصدر فى الصورة المقطعية وتم بعد ذلك عمل استخراج للأجسام التى تتشابه فى خصائصها الهندسية مع الأورام من حيث الاستدارة والمساحة. بعد ذلك تم استخراج بعض السمات لهذه الاورام المكتشفة وهذه السمات نوعان : سمات الشكل الخارجى للورم وسمات الملمس أوالتركيب الداخلى حيت تم استخدام 5 تقنيات مختلفة لاستخراج سمات التركيب الداخلى مع الاستفاده بنظام تحليل المركبة الرئيسية فى عمل ضغط لحجم متجه الخصائص اللذى يحتوى على أهم المعلومات فى هذه السمات المستخرجة.