نوقشت في كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات بجامعة القادسية رسالة الماجستير الموسومة ب( الكشف عن سرطان العظام باستخدام التعلم العميق والخوارزميات الاستدلالية)
Bone Cancer Detection By Using Deep Learning And Meta-Heuristic Algorithm
للطالبة يقين علي محسن بإشراف الأستاذ الدكتور اسامة مجيد هلال .
هدفت الرسالة إلى تطوير نموذج ذكي للكشف عن سرطان العظام اعتمادًا على صور الأشعة السينية، من خلال توظيف تقنيات التعلم العميق مع خوارزمية تحسين ما وراء استكشافية، بما يسهم في تحسين قدرة النموذج على التمييز بين الحالات المصابة بسرطان العظام والحالات الطبيعية.
تضمنت الرسالة الاعتماد على مجموعة بيانات BTXRD-2024 الخاصة بصور الأشعة السينية لأورام العظام، إذ جرى إعداد البيانات ومعالجتها مسبقًا من خلال مجموعة من الخطوات التي شملت قص الصور وإعادة تحجيمها وتهيئتها بما يتناسب مع متطلبات نموذج التعلم العميق.
واعتمدت الدراسة على نموذج DenseNet121 المدرب مسبقًا باستخدام مجموعة بيانات ImageNet، والاستفادة من قدرته على استخراج الخصائص المميزة من صور الأشعة السينية، مع بناء طبقات تصنيف إضافية للوصول إلى التصنيف النهائي للصور.
كما وظفت الدراسة خوارزمية Walrus Optimization Algorithm (WaOA) لتحسين مجموعة من المعلمات الفائقة للنموذج، ومن بينها معدل التعلم (Learning Rate)، وعدد العصبونات، ومعدل الإسقاط (Dropout Rate)، بهدف الوصول إلى أفضل إعدادات ممكنة وتحسين أداء نموذج الكشف والتصنيف وقد تم تدريب النموذج على مرحلتين، تضمنت الأولى استخراج الخصائص مع تثبيت الطبقات الأساسية للنموذج، في حين تضمنت المرحلة الثانية إجراء Fine-Tuning لعدد من الطبقات بهدف تحسين قدرة النموذج على التعلم من الخصائص الخاصة بصور الأشعة السينية للعظام.
وقد جرى تقييم أداء النموذج المقترح باستخدام مجموعة من المقاييس المعتمدة، من بينها Accuracy وPrecision وRecall وF1-score وAUC، إضافة إلى تحليل مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) لقياس قدرة النموذج على التمييز بين الفئات.
وقد حقق النموذج دقة بلغت 99.18%.
استنتجت الرسالة توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق في تحليل صور الأشعة السينية والمساعدة في الكشف عن سرطان العظام، فضلًا عن الاستفادة من خوارزمية WaOA في تحسين المعلمات الفائقة للنموذج والوصول إلى إعدادات تسهم في تعزيز دقة التصنيف.
وفي ختام المناقشة، أُجيزت الرسالة بتقدير جيد جدًا .
