اطروحة دكتوراه في جامعة الكوفة تناقش نظام تصنيف أمراض القلب باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الفعالة

ناقشت كلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الكوفة اطروحة الدكتوراه الموسومة “نظام تصنيف أمراض القلب باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الفعالة”  للطالبة زهراء جفات عليوي ، وتهدف الاطروحة إلى دراسة إنشاء نماذج تنبؤ بالذكاء الاصطناعي تعد أسرع وأكثر دقة وفعالية في التشخيص؛ الأمر الذي من شأنه أن يساعد الأطباء في الكشف عن أمراض القلب في وقت مبكر. لقد تم بناء ثلاث مجموعات من نماذج اكتشاف عدم انتظام ضربات القلب من إشارات تخطيط القلب باستعمال طرق مختلفة؛ لاختيار الميزات وأخذ العيّنات، وتم استعمال النموذجين الأول والثاني مع تقنية الإفراط في أخذ عيّنات الأقليّات الاصطناعية لحل مشكلة الفئة غير المتوازنة SMOTE وإستناداً إلى تحويل فورييه( FFT) و تحويل المويجة (WT) تم استخراج ميزات مجال التردد، وتم استخدام طرق مختلفة للتصنيف بالاعتماد على التعلم الآلي والعميق.  أما النموذج الثالث والذي تم ترميزه بنموذج  OWSK قد استعمل تقنية متتالية تجمع بين طريقة التحديد من جانب واحد One Side Selection (OSS)   لمعالجة مشكلة عدم التوازن عن طريق إزالة العيّنات المتراكبة، والزائدة عن الحاجة، والضوضاء، وبين  WT لاستخراج الميزات، و  SVMو  KNN من أجل خوارزميات المصنف المتتالية، وعلى وفق ذلك حقّق نموذج  OWSK دقة  ٪90و  ٪98 باستخدام   مخططات intra-patient  وinter-patient على التوالي.
في ختام هذه الدراسة تم إنتاج واجهة تطبيق ويب، تساهم في تطبيق عملي لنموذج التصنيف الثنائي؛ للكشف عن تضخم القلب إستناداً إلى مجموعة بيانات ثالثة لصور الصدر بالأشعة السينية. إن إستراتيجية التقييم عبر قواعد البيانات المستندة إلى قاعدة بيانات عراقية محلية للعيّنات السريرية العملية المستعملة في مرحلة الإختبار لنموذج الكشف عن تضخم القلب ونموذج  OWSK المقترح أظهرت نتائج ممتازة وواقعية، تدل على تفوق هذه النماذج في التشخيص الطبي مقارنة بالنماذج الأخرى من حيث أداء التعميم العالي وقد تم قبول الرسالة بنجاح