فهرس مفتوح لأكثر من 800 ألف مرجع عربي، وبحث في أكثر من 300 مليون مرجع أجنبي
An Automated System for Detecting and Classifying Brain Tumors Using Convolutional Neural Networks (VGG16)
- المؤلفون
- Eman Bashir Alghwil؛ Aisha Muftah Abughwila؛ Sara Mansour Elgoud
- المصدر
- مجلة شمال إفريقيا للنشر العلمي (NAJSP)
- السنة
- 2026
- النوع
- مقالة
- المجال
- علم الأعصاب
- الترخيص
- CC BY 4.0
الملخص
يعدّ الكشف المبكر والدقيق عن أورام الدماغ من أهم الاستراتيجيات في علاجها، إذ يُتيح التدخل في الوقت المناسب وإيقاف نموها. في هذا البحث، استُخدمت الشبكة العصبية التلافيفية العميقة VGG-16 لاستخراج خصائص عميقة من صور الرنين المغناطيسي للدماغ، وذلك من مجموعة بيانات مُجمّعة من Kaggle تضم 7023 صورة. قُسّمت هذه الصور إلى أربع فئات رئيسية حسب نوعها: ورم دبقي، ورم سحائي، ورم الغدة النخامية، وحالات سليمة. بعد ذلك، مُررت الصور عبر طبقات تلافيفية متعددة، وطبقات تجميع، وطبقات متصلة بالكامل لإجراء عملية التصني…
الملخص منقول بترخيص CC BY 4.0، وحقوقه لأصحابه. النص الكامل في الروابط أدناه.
الاستشهاد
Eman Bashir Alghwil, Aisha Muftah Abughwila, Sara Mansour Elgoud (2026). An Automated System for Detecting and Classifying Brain Tumors Using Convolutional Neural Networks (VGG16). مجلة شمال إفريقيا للنشر العلمي (NAJSP). https://najsp.com/index.php/home/article/download/811/689