35986841_10216840653711318_1105697261150535680_n
Normal view MARC view ISBD view

Image Based Parkinson Disease Diagnostics \\ GP \\ Dr. Ahmed Farouk (2018 - 2019 )

By: Elsayed Mohamed Elsayed 162789.
Material type: TextTextSeries: Computer Science DISTINGUISHED PROJECTS 2019. Publisher: Giza : MSA, 2019Description: 64 p.Subject(s): Parkinson Disease | DiagnosticsDDC classification: 005 Online resources: FULL TEXT PRESS HERE Summary: 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.Summary: 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.
List(s) this item appears in: CS D.G.P 2018 / 2019
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
    Average rating: 0.0 (0 votes)
Item type Current location Call number Status Date due Barcode
Distinguished Graduation Projects Distinguished Graduation Projects Centeral Library
Soft Copy located on library Cataloge
GP265CS2019 (Browse shelf) Available 82037

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.

There are no comments for this item.

Log in to your account to post a comment.

Click on an image to view it in the image viewer