كلية العلوم تناقش رسالة ماجستير حول نظام الكشف التلقائي للكائنات الدقيقة القائم على التعلم العميق باستخدام الصور المجهرية

ناقش قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم بجامعة ديالى رسالة الماجستير الموسومة بـ (نظام الكشف التلقائي عن الكائنات الدقيقة القائم على التعلم العميق باستخدام الصور المجهرية) للطالبة بيداء عبد الرزاق عبد ، في قاعة المناقشات في قسم علوم الفيزياء.

هدفت  الدراسة الى استخدام بعض الانظمة للكشف التلقائي عن الكائنات الدقيقة باستخدام الصور المجهرية من خلال التعلم العميق.

تناولت الدراسة اقتراح نهج متطور قائم على التعلم العميق لتصنيف الكائنات الحية الدقيقة إلى جانب النهج المقترح تم تدريب خمس شبكات عصبية تلافيفية مدربة مسبقًا (CNNs) (DenseNet201 و MobileNetV2 و ResNet152V2 و InceptionResNetV2 و NASNetLarge) وتقييمها على أنواع مختلفة من مجموعات بيانات الصور المجهرية ، بما في ذلك الطفيليات والفطريات والبكتيريا والفيروسات .

 واظهرت النتائج من خلال تنفيذ مناهج التعلم العميق المتطورة والمحدثة تحليلاً شاملاً في مجال تصنيف الكائنات الحية الدقيقة ، فضلاً عن تصميمها التجريبي والتحقق من صحتها ، والمدى المستقبلي الذي سيقدمون فيه تصورًا عميقًا للباحثين النشطين في هذا الحقل ، وكان أداء الأساليب المدربة مسبقًا فعالاً عند تنفيذها على مجموعات بيانات البكتيريا والفطريات والطفيليات والفيروسات بشكل منفصل ، وحققت InceptionResNetV2 أعلى دقة لتصنيف الطفيليات بقيمة 98.44٪. بينما تم تحقيق أعلى درجات الدقة لتصنيف الفطريات والبكتيريا والفيروسات .