التشخيص الآلي لأمراض القلب بالاعتماد على معالجة صور إشارات ECG وتقنيات الذكاء الصنعي

Authors

  • مريم ساعي
  • جينا مهنا

Abstract

أدى دخول الحاسب إلى العديد من المجالات, كالمجال الطبي, إلى تطوير تقنيات جديدة أدت إلى ازدهار هذه المجالات, مما ساعد الأطباء في كشف وتشخيص الأمراض بدقة ومصداقية, حيث تؤدي خبرة الطبيب بالإضافة إلى دقة الحاسب للوصول إلى مصداقية تشخيص عالية كما تساهم بشكل كبير في نجاح الجراحات العلاجية وإنقاذ كثير من الأرواح . يهدف البحث إلى اقتراح طريقة جديدة لاكتشاف وتصنيف أمراض القلب في صور إشارات ECG وذلك باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف ANFIS. تم تطبيق الطريقة المقترحة على قاعدة بيانات لصور إشارات ECG تتكون من 147 صورة تصاحبت كل منها مع التقرير الطبي المرافق, حيث استخدمت التقارير الطبية للتحقق من صحة الاكتشاف والتصنيف وقد حققت هذه الطريقة دقة عالية وصلت حتى 97% في عملية الاكتشاف والتصنيف. تم بناء النظام المقترح باستخدام برنامج MATLAB وذلك بالاعتماد على كل من مكتبات معالجة الصورة والشبكات العصبية والمنطق الضبابي. The entry of computer to many areas, such as medical field, led to develop new technique that has led to the prosperity of these areas, and helped doctors to detect and diagnose diseases accurately and credibility, where the experience of the doctor in addition to the accuracy of computer lead to access to the credibility of high patient and save human lives. A new approach for cardiac diseases detection and classification in ECG signals images is proposed using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS. The proposed approach is applied on database containing (147) ECG images, each of them accompanied with its medical report. The medical reports were used to validate the detection and classification. The proposed method achieved a relatively high accuracy (97%) in detection and classification processes. The proposed approach is developed using MATLAB, and based on its libraries, image processing, neural network and fuzzy logic.

Published

2017-05-10

How to Cite

1.
ساعيم, مهناج. التشخيص الآلي لأمراض القلب بالاعتماد على معالجة صور إشارات ECG وتقنيات الذكاء الصنعي. Tuj-eng [Internet]. 2017May10 [cited 2022Dec.5];38(2). Available from: http://journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/2782

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>