الخميس, 02 أيلول/سبتمبر 2021 16:52
رسالة ماجستير في قسم الهندسة الكهربائية تناقش النظام المتين في تشخيص الاكتئاب بصريا بالاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي
رسالة ماجستير في قسم الهندسة الكهربائية تناقش النظام المتين في تشخيص الاكتئاب بصريا بالاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي
ناقشت رسالة ماجستير في قسم الهندسة الكهربائية في الجامعة التكنولوجية النظام المتين في تشخيص الاكتئاب بصريا بالاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي .
وتهدف الرسالة التي قدمتها الطالبة سنا احمد ناصر الى عمل نظامين لتشخيص الاكتئاب من الوجه في وقت مبكر ، في النظام المقترح الاول تم التعرف على فئتين من الاكتئاب (مكتئب وغير مكتئب) بالاعتماد على مجموعة البيانات التي جمعها , والتي تتكون من 125 شخص. وتم استخراج ستة سمات تدل على الاكتئاب AU01) و AU04 و A06 و A07 و A010 و( A012 , و ستة مصنفات للتصنيف linear SVM) ،KNN ،LDA ، PCA ،GMM ، ENSEMBLE TREE) . ووفقا للنتائج التي تم استحصالها من المصنفات ونسبة الدقة , تم تطبيق عملي للمصنفات التي اعطت دقة على (and linear (KNN SVMوالتي هي 85 %باستخدام البوابات المنطقية القابلة للبرمجة موقعيا (PFGA )على الجهاز المادي , Spartan – 3A 700A حيث اظهر ان الوقت اللازم لمصنف KNN لتصنيف ميزة مرئية من الوجه μs1.38152 ، بالإضافة الى ذلك تم استخدام تصميم المصنف KNN فقط 22 من الشرائح المتاحة والتي هي اقل من 1 %من الجهاز المادي Spartan-3A 700A و ايضا 36 فقط من لوحات المفاتح (LUTs )والتي هي اقل من 1 %من البوابات المنطقية القابلة للبرمجة موقعيا. اما التصميمين الاخرين للمصنف الثاني linear SVM استخدما 50 و 54 من الشرائح المتاحة والتي هي ايضا اقل من 1 %من الجهاز المادي Spartan – 3A 700A .
اما النظام الثاني المقترح لتشخيص الاكتئاب تعرف على ثالث فئات من الاكتئاب ( سليم ومكتئب بسيط ومكتئب شديد ) باستخدام قاعدة بيانات ثانية تم جمعها و تكونت من 25 عينة من كلا الجنسين ولمختلف الاعمار. في هذا النظام تم استخدام عدة خوارزميات لاستخدام متوسط الميزات من الوجة (( LDA, PCA, LBPH و سبع مصنفات ( آNB,GMM,KNN ,SGD ,RF ,DT ,and LR) والتي اعطت نتائج مختلفة , وكانت النتيجة الاعلى دقة بأستخدام نظرية استخراج الميزات من الوجة LDA وهي 100% مع اغلب المصنفات المذكزره اعلاه .
وتألفت لجنة المناقشة من أ.م.د .ازاد رحيم كريم رئيسا و أ.م.د فاضل صاحب حسن و م.د سندس ضمد حسن اعضاء و أ.م.د ايفان عبد الزهرة هاشم و م.د وسام حسن علي مشرفين .
.jpg)
Published in
مناقشة رسائل الماجستير
