الفهرس | Only 14 pages are availabe for public view |
Abstract اضطراب طيف التوحد (ASD )هو حالة نمو عصبي تتميز بالتحديات المبكرة في التفاعالت االجتماعية والتواصل والسلوكيات المتكررة. تستكشف هذه الرسالة استخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي (sMRI )وتقنيات التعلم العميق لتصنيف اضطراب طيف التوحد (ASD)، نظرا الرتفاع معدل انتشاره وأهمية الكشف المبكر عنه. ومن خالل تحليل صور الرنين المغناطيسي (sMRI)، وخاصة الشذوذات المخيخية والوصالت الوظيفية للدماغ، يستخدم البحث الشبكات العصبية التالفيفية )CNNs )وينقل التعلم باستخدام نماذج مثل MobileNet و50ResNet من أجل التصنيف الدقيق. ومن الجدير بالذكر أن التجارب التي أجريت على مجموعة بيانات ASD حققت دقة التعرف االستثنائية لنموذج MobileNet بنسبة .%99 تتحقق الدراسة من قوة اإلطار المقترح من خالل تحليل مقارن لسبعة نماذج باستخدام أدوات تحسين مختلفة. من خالل االستفادة من الحوسبة السحابية، ووحدة معالجة الرسومات، وزيادة البيانات، والمعالجة المسبقة، ومقاييس األداء المنهجية، يساهم البحث في تقدم التكنولوجيا من أجل التشخيص والتدخل المبكر الدقيق الضطراب طيف التوحد. و تقع الرسالة فى خمسة فصول يمكن من خلالهم الشرح المفصل والكافي لاستعراض فكرة واهداف الرسالة مع الوصول للنتائج المطلوبة باحدث شكل. |