نظام آلي للكشف عن أورام الدماغ وتصنيفها باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية VGG16))

المؤلفون

  • إيمان بشير الغويل قسم تقنيات الانترنت، كلية تقنية المعلومات، الجامعة الاسمرية الإسلامية، زليتن، ليبيا
  • عائشة مفتاح أبوغويلة قسم تقنيات الانترنت، كلية تقنية المعلومات، الجامعة الاسمرية الإسلامية، زليتن، ليبيا
  • ساره منصور القعود قسم علوم الحاسوب، كلية تقنية المعلومات، الجامعة الاسمرية الإسلامية، زليتن، ليبيا

الكلمات المفتاحية:

تشخيص أورام الدماغ، صور الرنين المغناطيسي، التعلم العميق، الشبكات العصبية الالتفافية

الملخص

يعدّ الكشف المبكر والدقيق عن أورام الدماغ من أهم الاستراتيجيات في علاجها، إذ يُتيح التدخل في الوقت المناسب وإيقاف نموها. في هذا البحث، استُخدمت الشبكة العصبية التلافيفية العميقة VGG-16 لاستخراج خصائص عميقة من صور الرنين المغناطيسي للدماغ، وذلك من مجموعة بيانات مُجمّعة من Kaggle تضم 7023 صورة. قُسّمت هذه الصور إلى أربع فئات رئيسية حسب نوعها: ورم دبقي، ورم سحائي، ورم الغدة النخامية، وحالات سليمة. بعد ذلك، مُررت الصور عبر طبقات تلافيفية متعددة، وطبقات تجميع، وطبقات متصلة بالكامل لإجراء عملية التصنيف النهائية. استُخدم 80% من الصور للتدريب، و20% للاختبار. بلغت دقة النتائج النهائية المُتحصل عليها من التجارب باستخدام نموذج البحث 95%

التنزيلات

منشور

2026-04-02

كيفية الاقتباس

إيمان بشير الغويل, عائشة مفتاح أبوغويلة, & ساره منصور القعود. (2026). نظام آلي للكشف عن أورام الدماغ وتصنيفها باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية VGG16)). مجلة شمال إفريقيا للنشر العلمي (NAJSP), 4(2), 08–15. استرجع في من https://najsp.com/index.php/home/article/view/811

إصدار

القسم

محور العلوم التطبيقية والطبيعية