البحث المقدم في هذه الورقة يهدف إلى تطوير نظام التعرف على الصور المجهرية لعينات مختلفة من الأنسجة البشرية. حيث يقوم النظام بتصنيف أنواع مختلفة من الأنسجة البشرية بالاعتماد على الخصائص المستخرجة من الصورة نفسها، و لوصف القوام في الانسجة تم استخدام الخصائص المستخرجة من مصفوفات Co-occurrence و Run length مع استخدام طريقة جديدة لحساب خصائص الخشونة في الصورة. واستخدمت الشبكة العصبية، من النوع التغذية الامامية، في تصنيف الانواع المختلفة من الانسجة. ولغرض تدريب الشبكة العصبية استخدمت طريقة التغذية العكسية. ولغرض اختبارات التقييم تم استخدام (550) صورة نسيجِ. واشارت نتائج الاختبار الى ان معدل النجاح الذي تم بلوغه هي بحدود 93% . وقد تم استخدام لغة فيجوال بيسك دوت نت في برمجة النظام واختبار النتائج في بيئة نظام التشغيل ويندوز.
زكـــي محمـــد,اســـراء . (2015). نظام تصنيف مقترح باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية . مجلة كركوك للعلوم Kirkuk Journal of Science, 10(3), 59-78. doi: 10.32894/kujss.2015.104982
MLA
زكـــي محمـــد,اســـراء . "نظام تصنيف مقترح باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ", مجلة كركوك للعلوم Kirkuk Journal of Science, 10, 3, 2015, 59-78. doi: 10.32894/kujss.2015.104982
HARVARD
زكـــي محمـــد اســـراء. (2015). 'نظام تصنيف مقترح باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ', مجلة كركوك للعلوم Kirkuk Journal of Science, 10(3), pp. 59-78. doi: 10.32894/kujss.2015.104982
CHICAGO
اســـراء زكـــي محمـــد, "نظام تصنيف مقترح باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية ," مجلة كركوك للعلوم Kirkuk Journal of Science, 10 3 (2015): 59-78, doi: 10.32894/kujss.2015.104982
VANCOUVER
زكـــي محمـــد اســـراء. نظام تصنيف مقترح باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية . Kirkuk J. Sci.. 2015;10(3):59-78 (In English). doi: 10.32894/kujss.2015.104982
