تشخيص الأمراض الصدرية باستخدام الشبكات العصبية (دراسة حالة: مرضى السل والربو بمستشفى الأبيض التعليمي)

Abstract

المستخلص انتشرت التكنلوجيا بشكل كبير وغزت الكثير من مناحي حياتنا اليومية وتداخلت في العديد من المجالات بما فيها المجال الطبي .واصبح استخدام الحاسوب وعلومه كالشبكات العصبية مثلاً مستخدما في تشخيص العديد من الامراض بسبب زيادة دقة النتائج المتحصل عليها عن استخدام هذه التقنيات . يعاني سكان شمال كردفان عموماً من انتشار العديد من الأمراض، ولكن أكثرها شيوعاً أمراض الصدر وتحديداً السل والربو. ويعاني الأطباء هناك من صعوبة تشخيص هذين المرضين بسبب التشابه الكبير في أعراضهما. قام الباحث باستخدام تقنيات الشبكات العصبية وخوارزمية التعلم القصوى Extreme Learning Machine وبرنامج الماتلاب في حل هذه المشكلة بسبب قابلية هذه الخوارزمية على إعطاء نتائج دقيقة وواضحة. توصل الباحث عند استخدام هذه الخوارزمية إلى نتائج مرضية جداً حيث أن نسبة التعرف على تشخيص المرضين قاربت 89% مما يشجع الباحثين في هذا المجال للعمل على تطوير وتحسين أداء الخوارزمية أو دمجها مع خوارزميات أخرى من أجل زيادة كفاءة عملها.

ABSTRACT

Technology has spread dramatically , has invaded many aspects of our daily lives, and has been intertwined in many fields including the medical field. The use of the computer and its sciences, such as neural networks, has been used in the diagnosis of many diseases because of the increased accuracy of the results obtained when using these techniques. The population of North Kordofan generally suffers from the spread of many diseases, but the most common diseases of the chest specifically: tuberculosis and asthma. Doctors suffer from the difficulty of diagnosing these two diseases because of the similarity in their symptoms. The researcher used Neural Networks, Extreme Learning Machine, and Matlab program to solve this problem because this algorithm provides accurate and clear results. When using this algorithm, the researcher found very satisfactory results, as the percentage of detection of diagnosis of the two diseases was close to 89%, which encourages researchers in this area to work on developing and improving the performance of the algorithm or integrate with other algorithms in order to increase the efficiency of its work.