الفهرس 
INTRODUCTIONOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 133 |  |  |
| | | from | 133 | | |
Abstract
أصبح استخدام التحليل الكسري المتعدد في تشخيص الصور الطبية اتجاهًا جديدًا يرتكز على تحليل تعقيدات الشكل. الهدف في هذه الرسالة هو تطبيق التحليل الكسري المتعدد في دراسة التغيرات المورفولوجية في بنية الدماغ بسبب مرض الزهايمر كدراسة تطبيقية.يعتبر مرض الزهايمر من أكثر الأمراض انتشارًا بين كبار السن في جميع أنحاء العالم. فالشخص المصاب بمرض الزهايمر يعاني من تراكم نوعين من البروتينات في الدماغ: بروتين أميلويد بيتا خارج الخلايا العصبية، والذي يتكتل على شكل لويحات، وايضا بروتين تاو مكونًا تشابكًا داخل الخلايا العصبية. تتراكم لويحات أميلويد بيتا ببطء بين الخلايا العصبية في نقاط الاشتباك العصبي، بينما تمنع تشابك تاو نقل العناصر الغذائية والجزيئات الأساسية الأخرى داخل الخلايا العصبية. في النهاية، تفقد الخلايا العصبية قدرتها على التواصل بالإضافة الي حدوث تغيرات خطيرة لا رجعة فيها في الدماغ، والتي يُعتقد أنها تحدث عندما لا تتمكن الخلايا الدبقية الصغيرة من أداء مهامها في الحفاظ علي صحة الخلايا العصبية، وضمورًا، أو تقلصًا في الفصوص الأمامية والجدارية والحصين بسبب فقدان الخلايا. من اللافت للنظر أن الاكتشاف المبكر لمرض الزهايمر ضروري لتطوير استراتيجيات علاج جديدة ومبتكرة. حيث أن المرض يسبب ضررًا لا رجعة فيه للخلايا العصبية في الدماغ ويؤدي إلى تغييرات في هيكلتها ويمكن وصفها بشكل جيد باستخدام التحليل الكسري المتعدد. لذلك، فإن الهدف الرئيسي لهذه الرسالة هو تقديم طريقة حسابية جديدة لتصنيف المراحل المختلفة لمرض الزهايمر تلقائيًا بناءً على استخدام التحليل الكسري المتعدد. تعتمد المنهجية على استخراج سمات التحليل الكسري المتعدد المرتبطة بالتغيرات في بنية الدماغ بسبب المرض. و من أجل الحصول على نتائج دقيقة، تم استخدام خوارزميات تعلم الآلة من أجل التصنيف بين المراحل المختلفة.تحتوي هذه الرسالة الي ثلاثة اجزاء رئيسية:أولا، تم مناقشة المفاهيم التاريخية والأساسية للهندسة الكسرية وكيف يمكن للعلوم المختلفة الاستفادة من التحليل الكسري المتعدد. علاوة على ذلك، تم توضيح بنية دماغ الانسان بشكل عام ومناقشة تغير بنية الدماغ بسبب مرض الزهايمر وأيضا تم مناقشة أهمية الذكاء الاصطناعي ودور خوارزميات تعلم الآلة للعلوم المختلفة.ثانيًا، تم استخدام صور بالرنين المغناطيسي لتصنيف المراحل المبكرة من مرض الزهايمر. تم جمع الصور من مصدرين مختلفين: المصدر الأول هو مجتمع علوم البيانات الدولي Kaggle وكانت الصور الإجمالية لمجموعة البيانات 560 صورة بالرنين المغناطيسي مقسمة الي 460 صورة لبناء تقنية التصنيف، و 100 صورة للاختبار. المصدر الثاني هو قاعدة بيانات ADNI وكان إجمالي الصور المستخدمة 750 صورة بالرنين المغناطيسي مقسمة الي 600 صورة للتدريب، و 150 صورة للاختبار. حققت منهجية التصنيف 99.4٪ من الدقة لمجموعة بيانات Kaggle و99.3٪ لمجموعة بيانات ADNI. علاوة على ذلك، وصلت الحساسية والدقة والنوعية إلى 100٪. تم اختبار التقنية المقترحة ومقارنتها مع الأساليب المختلفة المتعلقة بالكشف المبكر عن مرض الزهايمر. من السهل ملاحظة قوة النموذج المقترح، والذي ينتج عنه نتائج دقيقة وسريعة وموثوقة بها.تم استخدام صور مأخوذة بتقنية الكيمياء النسيجية المناعية لتصنيف أشكال لويحات اميلويد البيتا لفهم تطور المرض والفيزيولوجيا المرضية. تم اخذ الصور من قاعدة بيانات zenodo وكان إجمالي الصور المستخدمة 1200 صورة مقسمة الي 900 صورة لبناء تقنية التصنيف، و300 صورة للاختبار. حققت المنهجية التصنيف 99٪ من الدقة كما وصلت الحساسية والدقة والنوعية إلى 100٪. تم اختبار التقنية المقترحة ومقارنتها مع الأساليب المختلفة.