7 مايو، 2023

مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم علوم الحاسوب بعنوان (Skin Disease Detection Based on Deep Learning)

مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم علوم الحاسوب
بعنوان (Skin Disease Detection Based on Deep Learning)
استمرارا لحركة البحث العلمي وبمتابعة وحضور السيدة عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات الأستاذ الدكتور ضحى بشير عبد الله المحترمة
نوقشت في قاعة الفضاء الالكتروني بكلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الموصل يوم الاحد 7 – 5 – 2022
أطروحة الدكتوراه (Skin Disease Detection Based on Deep Learning) للطالب حسن ماهر أحمد وبإشراف الاستاذ الدكتور منار يونس كشمولة
تناولت الاطروحة التي تقدم بها الطالب تطوير وتقييم نماذج التعلم العميق لتصنيف وتشخيص الأمراض الجلدية تلقائيًا، واستخدام طرق محسنة لتحسين أداء النماذج وتقليل معدل التشخيص الخاطئ، من خلال إنشاء مجموعات بيانات جديدة باستخدام شبكات GAN الهجينة مع خوارزمية WSA ثم دراسة وتقييم تأثير طرق زيادة البيانات على أداء نماذج التعلم العميق المقترحة في تشخيص الأمراض الجلدية. أدى تكامل البيانات التقليدية والتعزيز العميق إلى زيادة بيانات مجموعات التدريب، مما أثر بشكل إيجابي على التوزيع غير المتوازن للبيانات، وبالتالي أدى إلى أداء أكثر كفاءة لهياكل التصنيف. كما تناولت الدراسة اقتراح شبكات CNN الهجينة باستخدام خوارزمية RFO وخوارزميات GWO للعثور على أفضل Hyperparameters واختبار تأثيرها على أداء المعمارية. كما قدمت الاطروحة طريقة جديدة لإنشاء معماريات CNN باستخدام خوارزمية RFO، حيث تبحث خوارزمية RFO عن أفضل مجموعة من Hyperparameters، مثل عدد الطبقات والفلاتر وأحجام النواة وغيرها، لإنتاج المعمارية المثالية. تميزت المعماريات الجديدة ببساطتها وسرعتها ودقتها العالية وتوافقها مع مجموعات بيانات الأمراض الجلدية المختلفة وتمت مقارنتها بأحدث الهياكل القائمة على مقاييس مختلفة لتقييم أداء النماذج في إيجاد المجموعة المستهدفة.
تطرقت الدراسة إلى استخدام أسلوب التعلم العميق لتصنيف وتشخيص الأمراض الجلدية بدلاً من الطرق التقليدية التي تعتمد على الفحوصات البصرية التي يقوم بها أطباء الأمراض الجلدية والتي يمكن أن تكون غير موضوعية وتستغرق وقتًا طويلاً.
تهدف الدراسة إلى المساهمة في مجال الأمراض الجلدية من خلال تطوير وتقييم نماذج التعلم العميق لتصنيف وتشخيص الأمراض الجلدية تلقائيًا، وتستخدم عدة طرق محسنة لتحسين أداء النماذج وتقليل معدل التشخيص الخاطئ، مما يزيد في النهاية من دقة الكشف عن أمراض الجلد مقارنة بالطرق التقليدية.
لجنة المناقشة
أ.د. خليل ابراهيم احمد / رئيسا / كلية الحدباء الجامعة
أ.د. لهيب محمد ابراهيم / عضوا / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات
أ.د. اسراء محمد خضر / عضوا / جامعة الموصل / كلية التربية للعلوم الصرفة
أ.د. صفوان عمر حسون / عضوا / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات
أ.م.د. زهير قيس ابراهيم / عضوا / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات
أ.د. منار يونس كشمولة / عضوا ومشرقا / جامعة الموصل / كلية علوم الحاسوب والرياضيات

مشاركة الخبر

مشاركة الخبر