Ali M. Hasan, M. Khalaf, Bayan M. Sabbar, Rabha W. Ibrahim, Hamid A. Jalab, Farid Meziane
{"title":"使用 VGG-16 网格和 Mittag-Leffler 图像增强技术分割肺部 CT 图像","authors":"Ali M. Hasan, M. Khalaf, Bayan M. Sabbar, Rabha W. Ibrahim, Hamid A. Jalab, Farid Meziane","doi":"10.21123/bsj.2024.9286","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"يعتبر الاستقطاع التلقائي للأمراض خطوة أولية ضرورية في التشخيص الروتيني. تعتبر أمراض الرئة التي تؤثر على الرئتين، مثل الالتهاب الرئوي أو التليف الرئوي والذي يؤدي الى كثافة في أنسجة الرئة والتي تجعل عملية استقطاع هذه المناطق عملية صعبه جدا بسبب الخصائص المتشابه للانسجة المجاورة. لذا تقترح هذه الدراسة نموذج جديد لاستقطاع الصور المقطعية للرئة والتي تتضمن خطوتين: (1) استخدام نموذج bounded turning Mittag-Leffler لتحسين الصور المقطعية للحصول على نتائج استقطاع أفضل. (2) استخدام شبكة VGG-16 المعدلة لاستقطاع المناطق المصابة بالعدوى في الصور المقطعية للرئة. حيث تم اضافة مجموعة من الطبقات التلافيفية المتوسعة إلى شبكة VGG-16 الأصلية لإنشاء طريقة جديدة لتجزئة صورة الرئة المقطعية. وقد حققت الطريقة المقترحة في هذه الدراسة دقه عالية في عملية الاستقطاع حيث كان معدل الدقه وDice Coefficient وJaccard Index هو 96.3%، 91.2%، و82.3% على التوالي. وقد تم مقارنة النتائج المنجزة مع الدراسات السابقة وقد أظهر هذا مدى جودة أداء هذه الدراسة مقارنة بالعديد من الدراسات السابقة على الرغم من ان الحصول على مستوى مناسب من الدقة أمرًا صعبًا للغاية.","PeriodicalId":1,"journal":{"name":"Accounts of Chemical Research","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":16.4000,"publicationDate":"2024-05-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"تجزئة الصورة المقطعية للرئة باستخدام شبكة VGG-16 مع تحسين الصورة باستخدام Mittag-Leffler\",\"authors\":\"Ali M. Hasan, M. Khalaf, Bayan M. Sabbar, Rabha W. Ibrahim, Hamid A. Jalab, Farid Meziane\",\"doi\":\"10.21123/bsj.2024.9286\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"يعتبر الاستقطاع التلقائي للأمراض خطوة أولية ضرورية في التشخيص الروتيني. تعتبر أمراض الرئة التي تؤثر على الرئتين، مثل الالتهاب الرئوي أو التليف الرئوي والذي يؤدي الى كثافة في أنسجة الرئة والتي تجعل عملية استقطاع هذه المناطق عملية صعبه جدا بسبب الخصائص المتشابه للانسجة المجاورة. لذا تقترح هذه الدراسة نموذج جديد لاستقطاع الصور المقطعية للرئة والتي تتضمن خطوتين: (1) استخدام نموذج bounded turning Mittag-Leffler لتحسين الصور المقطعية للحصول على نتائج استقطاع أفضل. (2) استخدام شبكة VGG-16 المعدلة لاستقطاع المناطق المصابة بالعدوى في الصور المقطعية للرئة. حيث تم اضافة مجموعة من الطبقات التلافيفية المتوسعة إلى شبكة VGG-16 الأصلية لإنشاء طريقة جديدة لتجزئة صورة الرئة المقطعية. وقد حققت الطريقة المقترحة في هذه الدراسة دقه عالية في عملية الاستقطاع حيث كان معدل الدقه وDice Coefficient وJaccard Index هو 96.3%، 91.2%، و82.3% على التوالي. وقد تم مقارنة النتائج المنجزة مع الدراسات السابقة وقد أظهر هذا مدى جودة أداء هذه الدراسة مقارنة بالعديد من الدراسات السابقة على الرغم من ان الحصول على مستوى مناسب من الدقة أمرًا صعبًا للغاية.\",\"PeriodicalId\":1,\"journal\":{\"name\":\"Accounts of Chemical Research\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":16.4000,\"publicationDate\":\"2024-05-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Accounts of Chemical Research\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.9286\",\"RegionNum\":1,\"RegionCategory\":\"化学\",\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q1\",\"JCRName\":\"CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Accounts of Chemical Research","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.9286","RegionNum":1,"RegionCategory":"化学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q1","JCRName":"CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}
تجزئة الصورة المقطعية للرئة باستخدام شبكة VGG-16 مع تحسين الصورة باستخدام Mittag-Leffler
يعتبر الاستقطاع التلقائي للأمراض خطوة أولية ضرورية في التشخيص الروتيني. تعتبر أمراض الرئة التي تؤثر على الرئتين، مثل الالتهاب الرئوي أو التليف الرئوي والذي يؤدي الى كثافة في أنسجة الرئة والتي تجعل عملية استقطاع هذه المناطق عملية صعبه جدا بسبب الخصائص المتشابه للانسجة المجاورة. لذا تقترح هذه الدراسة نموذج جديد لاستقطاع الصور المقطعية للرئة والتي تتضمن خطوتين: (1) استخدام نموذج bounded turning Mittag-Leffler لتحسين الصور المقطعية للحصول على نتائج استقطاع أفضل. (2) استخدام شبكة VGG-16 المعدلة لاستقطاع المناطق المصابة بالعدوى في الصور المقطعية للرئة. حيث تم اضافة مجموعة من الطبقات التلافيفية المتوسعة إلى شبكة VGG-16 الأصلية لإنشاء طريقة جديدة لتجزئة صورة الرئة المقطعية. وقد حققت الطريقة المقترحة في هذه الدراسة دقه عالية في عملية الاستقطاع حيث كان معدل الدقه وDice Coefficient وJaccard Index هو 96.3%، 91.2%، و82.3% على التوالي. وقد تم مقارنة النتائج المنجزة مع الدراسات السابقة وقد أظهر هذا مدى جودة أداء هذه الدراسة مقارنة بالعديد من الدراسات السابقة على الرغم من ان الحصول على مستوى مناسب من الدقة أمرًا صعبًا للغاية.
期刊介绍:
Accounts of Chemical Research presents short, concise and critical articles offering easy-to-read overviews of basic research and applications in all areas of chemistry and biochemistry. These short reviews focus on research from the author’s own laboratory and are designed to teach the reader about a research project. In addition, Accounts of Chemical Research publishes commentaries that give an informed opinion on a current research problem. Special Issues online are devoted to a single topic of unusual activity and significance.
Accounts of Chemical Research replaces the traditional article abstract with an article "Conspectus." These entries synopsize the research affording the reader a closer look at the content and significance of an article. Through this provision of a more detailed description of the article contents, the Conspectus enhances the article's discoverability by search engines and the exposure for the research.