الفهرس 
Introduction and Literature ReviewOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 154 |  |  |
| | | from | 154 | | |
Abstract
عندما تنتشر الخلايا السرطانية من الورم إلى العظام، يطلق عليها اسم مرض العظام أو ورم خبيث في العظام وعلى وجه التحديد، ينتشر السرطان من الرئة والثدي والبروستاتا إلى العظام. تتأثر خيارات العلاج بشكل كبير بالتشخيص المبكر للنقائل العظمية. في حين كونه أيضا عنصرا حاسما في المرض. عادةً ما يتم تشخيص النقائل العظمية باستخدام مجموعة من الأعراض والعلامات (الكسور، آلام العظام، قلة الشهية، الارتباك، التعب، صعوبات الأعصاب، فرط كالسيوم الدم، إلخ). قد تُظهِر اختباراتُ التصوير، مثل التصوير بالأشعَّة السِّينية أو التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب، وجودَ عيوبٍ في العظام، أو قد توجد ضرورة لأخذ عَيِّنَة من الأنسجة وفحصها (خزعة), ولكن مسح العظام بواسطة كاميرا جاما يعتبر المعيار الذهبي. في هذه الدراسة تم اقتراح نظام جديد للمساعدة على التشخيص المبكر أمراض العظام النقيلية وذلك من خلال الاعتماد علي تقنيه مسح العظام بواسطة كاميرا جاما و تطبيق احد اساليب الذكاء الاصطناعي والتي تتمثل في استخراج الميزات واختيار الميزات. بالمقارنة مع بعض النماذج الأخرى، اثبت هذا النموذج فاعليته في القدرة الكبيرة على تشخيص المرض حيث حقق دقه تمثل 82.68 % وتعتبرهذه النتيجه جيده مقارنه بالنماذج الاخري. تحتوي هذه الرسالة علي اربع فصول، يحتوي الفصل الاول علي مقدمه عن العظام والورم الابتدائي والثانوي وأنواعه ثم ايضا عرض دور الذكاء الاصطناعي وفاعليته في تشخيص أمراض العظام النقيلية وذلك من خلال الاستناد لبعض من الاعمال السابقه التي تعرض مدي فاعليه الذكاء الاصطناعي في تشخيص هذا المرض. ناقش الفصل التاني بعض من المفاهيم الاساسيه لطرق التصوير المختلفه بدايه من الاشاعه السينيه مرورا بالتصوير المقطعي والموجات فوق الصوتيه والتصوير باستخدام الرنين المغناطيسي والمسح الذري للعظام. في الفصل الثالث قدمنا نظره موجزه عن المراحل الخاصه بالدراسه ابتداء من أدوات استخراج المميزات مثل (ميزات اللحظة، ميزات الشده, الميزات الهندسيه,ميزات التحويل,ميزات النقطه, ميزات الخط, وميزات المنطقة) وتحديد الميزات من الصور الي توضيح الطرق المختلفه للتصنيف استنادا الي تعلم الاله والتعلم العميق مثل (خوارزميه تحسين الحوت, تحسين ابن اوى الذهبى, محسن النمو, و خوارزمية التحسين الحسابى. يستعرض الفصل الرابع الطريقة المقترحة لتحديد مرض العظام النقيلية والتي تمت بالاعتماد علي صور المسح الذري للعظام . هذه الطريقة المقترحة اعتمدت علي استخدام استخراج واختيار الميزات من الصوره من خلال التكيف بين اثنين من الخورزميات (خوارزميه تحسين الحوت مع تحسين ابن اوى الذهبي) ثم تصنيفها وتقيمها من خلال سبع مقايس (الانحراف المعياري، المتوسط، الحد الأقصى والأدنى، الدقة، الحساسية، والنوعية) و قد حققت نتائج مرضية. ويستعرض الفصل الخامس تقنية مقترحة للتعلم الآلي تستخدم مراحل للكشف عن التصوير الومضاني للعظام. المرحلة الأولى في النموذج المقترح هي استخراج الميزات وتم إجراؤها بناءً على دمج نموذج Mobile Vision Transformer (MobileViT) في إطار عملنا لالتقاط تمثيلات معقدة للغاية من الصور الطبية الأولية باستخدام مكونين أساسيين بما في ذلك ViT و CNN خفيف الوزن يتميز بنطاق محدود عدد المعلمات. بالإضافة إلى ذلك، تسمى المرحلة الثانية اختيار الميزة، وتعتمد على خوارزمية التحسين الحسابي المستخدمة لتحسين مُحسِّن النمو.