Image Based Parkinson Disease Diagnostics \\ GP \\ Dr. Ahmed Farouk (2018 - 2019 )
Elsayed Mohamed Elsayed 162789
Image Based Parkinson Disease Diagnostics \\ GP \\ Dr. Ahmed Farouk (2018 - 2019 ) - Giza : MSA, 2019. - 64 p. - Computer Science DISTINGUISHED PROJECTS 2019 .
Computer Science
Parkinson’s Disease (PD) is a neurodegenerative disorder. It is known for affecting the brain or
spinal cord in which it makes them lose cells and which results over time to make the patient
face several dysfunctions as well as disabilities. The goal of this thesis is to provide an advanced
facility to hospitals in order to aid doctors in diagnosing such a disease which normally takes a
long amount of time to be diagnosed by the doctor alone. This happens by simply analysing the
Magnetic Resonance Image (MRI) of the patient. In this thesis, deep learning is used,
specifically using, Convolutional Neural Networks (CNN) as an architecture with reaching an
accuracy of 81%. In order to make it more reliable in hospitals, or the medical industry in
general, minor changes and updates could be made in order to achieve a higher accuracy. Other
diseases that depend on the nervous system and could be documented using MR images are
expected to be worked on thoroughly as well just like Parkinson’s Disease in this thesis since
similar trends will be applied. As an advantage, the medical industry will have the ability to work
with much more accurate softwares that may even start to replace time consuming laboratory
work over time. باركنسون (PD) هو اضطراب تنكس عصبي. ومن المعروف أنها تؤثر على الدماغ أو الحبل الشوكي الذي يجعلها تفقد
الخلايا والتي تنتج مع مرور الوقت لجعل المريض يواجه العديد من الاختلالات وكذلك الإعاقة. الهدف من هذه الأطروحة هو
توفير تسهيلات متقدمة للمستشفيات من أجل مساعدة الأطباء في تشخيص مثل هذا المرض الذي عادة ما يستغرق فترة طويلة
من الوقت لتشخيصه من قبل الطبيب وحده. يحدث هذا بمجرد تحليل صورة الرنين المغناطيسي للمريض. في هذه الأطروحة ،
يتم استخدام التعلم العميق ، وتحديدا باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) كهيكل هندسي يصل إلى دقة 81 ٪. من أجل
جعلها أكثر موثوقية في المستشفيات ، أو في المجال الطبي بشكل عام ، يمكن إجراء تغييرات طفيفة وتحديثات من أجل تحقيق
دقة أعلى. من المتوقع أن يتم التعامل مع الأمراض الأخرى التي تعتمد على الجهاز العصبي والتي يمكن توثيقها باستخدام
صور MR بشكل جيد تمامًا مثل مرض باركنسون في هذه الأطروحة حيث سيتم تطبيق اتجاهات مماثلة. كميزة ، ستتمتع
الصناعة الطبية بالقدرة على العمل باستخدام برامج أكثر دقة قد تبدأ في استبدال الأعمال المخبرية المستهلكة للوقت بمرور
الوقت.
Parkinson Disease
Diagnostics
005
Image Based Parkinson Disease Diagnostics \\ GP \\ Dr. Ahmed Farouk (2018 - 2019 ) - Giza : MSA, 2019. - 64 p. - Computer Science DISTINGUISHED PROJECTS 2019 .
Computer Science
Parkinson’s Disease (PD) is a neurodegenerative disorder. It is known for affecting the brain or
spinal cord in which it makes them lose cells and which results over time to make the patient
face several dysfunctions as well as disabilities. The goal of this thesis is to provide an advanced
facility to hospitals in order to aid doctors in diagnosing such a disease which normally takes a
long amount of time to be diagnosed by the doctor alone. This happens by simply analysing the
Magnetic Resonance Image (MRI) of the patient. In this thesis, deep learning is used,
specifically using, Convolutional Neural Networks (CNN) as an architecture with reaching an
accuracy of 81%. In order to make it more reliable in hospitals, or the medical industry in
general, minor changes and updates could be made in order to achieve a higher accuracy. Other
diseases that depend on the nervous system and could be documented using MR images are
expected to be worked on thoroughly as well just like Parkinson’s Disease in this thesis since
similar trends will be applied. As an advantage, the medical industry will have the ability to work
with much more accurate softwares that may even start to replace time consuming laboratory
work over time. باركنسون (PD) هو اضطراب تنكس عصبي. ومن المعروف أنها تؤثر على الدماغ أو الحبل الشوكي الذي يجعلها تفقد
الخلايا والتي تنتج مع مرور الوقت لجعل المريض يواجه العديد من الاختلالات وكذلك الإعاقة. الهدف من هذه الأطروحة هو
توفير تسهيلات متقدمة للمستشفيات من أجل مساعدة الأطباء في تشخيص مثل هذا المرض الذي عادة ما يستغرق فترة طويلة
من الوقت لتشخيصه من قبل الطبيب وحده. يحدث هذا بمجرد تحليل صورة الرنين المغناطيسي للمريض. في هذه الأطروحة ،
يتم استخدام التعلم العميق ، وتحديدا باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) كهيكل هندسي يصل إلى دقة 81 ٪. من أجل
جعلها أكثر موثوقية في المستشفيات ، أو في المجال الطبي بشكل عام ، يمكن إجراء تغييرات طفيفة وتحديثات من أجل تحقيق
دقة أعلى. من المتوقع أن يتم التعامل مع الأمراض الأخرى التي تعتمد على الجهاز العصبي والتي يمكن توثيقها باستخدام
صور MR بشكل جيد تمامًا مثل مرض باركنسون في هذه الأطروحة حيث سيتم تطبيق اتجاهات مماثلة. كميزة ، ستتمتع
الصناعة الطبية بالقدرة على العمل باستخدام برامج أكثر دقة قد تبدأ في استبدال الأعمال المخبرية المستهلكة للوقت بمرور
الوقت.
Parkinson Disease
Diagnostics
005