مناقشة لطالب ماجستير حول إنشاء مجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد للمشي وحركة الجسم للتنبؤ باضطراب التوحد بناءً على مصنف المجموعة الخشنة

التاريخ :03/12/2020 20:08:12
كلية تكنولوجيا المعلومات
كتـب بواسطـة  مسؤول موقع كلية تكنولوجيا المعلومات عدد المشاهدات 477

ناقش طالب الماجستير ( أحمد عبد الرحمن ناصر حسين) وعلى قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات رسالته الموسومة :
Creating 3D Dataset of Gait and Body Movement for Prediction of Autism Disorder Based on Rough Set Classifier

وبأشراف الاساتذة المشرفين (أ.د. إسراء هادي علي ألشمري) و (أ.م.د. ياسين أسد مهنا ألراجحي) وكان موضوعها حول ( إنشاء مجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد للمشي وحركة الجسم للتنبؤ باضطراب التوحد بناءً على مصنف المجموعة الخشنة) حيث يعتبر المشي وحركة الجسم بمثابة نافذة على دماغ الإنسان وأنشطته التي تجعل هذه الأنشطة فريدة لكل شخص ويمكن استخدامها في أنظمة المراقبة وتحديد الهوية. تُستخدم هذه الأنشطة أيضًا في تشخيص بعض الأمراض والاضطرابات المتعلقة بأجزاء من الدماغ والتي لم يتم التعرف على أسبابها بدقة مثل اضطرابات طيف التوحد. تعتبر طرق التشخيص التقليدية لاضطراب طيف التوحد مضيعة للوقت وتعتمد بشكل كبير على حكم الطبيب الذي يعتمد على تقييم السلوك. يؤدي هذا النهج إلى تفسيرات ذاتية قد تختلف من طبيب لآخر وقد تتأثر بنقاط القوة والضعف لدى المريض وشدة الاضطراب ومستوى الأعراض. لذلك تهدف هذه الأطروحة إلى أتمتة تشخيص اضطرابات طيف التوحد بناءً على تحليل المشية وحركة الجسم.
يتطلب تحقيق الهدف المذكور أعلاه توافر مجموعة بيانات تجمع بين حركة الجسم والمشية للأطفال المصابين بالتوحد والأطفال الطبيعيين. لم يقدم أي من الأبحاث السابقة مجموعة بيانات بالمعايير المذكورة. لذلك كان الهدف الأول هو إنشاء مجموعة بيانات ثلاثية الأبعاد متعددة المجلدات من مائة طفل (خمسون نموذجي ، وخمسون مصابون باضطرابات طيف التوحد). تتضمن مجموعة البيانات هذه مواقع المفاصل والزوايا بين المفاصل المحفوظة بتنسيق (.xlsx) ؛ فيديو حركة الهيكل العظمي و فيديو مسارات المفاصل الملتقطة بواسطة (Kinect v2) و المحفوظة بتنسيق (.avi) ؛ تم حفظ مقاطع الفيديو الملونة التي تم التقاطها بواسطة كاميرا الخلفية (Samsung Note 9) بتنسيق.(.avi) إلى جانب بناء مجموعة بيانات ، تصنف هذه الأطروحة الأطفال المصابين بالتوحد من الأطفال العاديين من خلال النظام المقترح الذي يبدأ بزيادة مجموعة البيانات باستخدام سبعة تحويلات. تعمل هذه التحولات على تحسين حجم وجودة مجموعة البيانات ؛ تجنب الإفراط في التركيب ؛ يحسن التعميم بحيث يمكن بناء نماذج أفضل باستخدامها ؛ يحسن دقة نموذج التصنيف. أنتجت خطوة التعزيز 700 حالة 350) نموذجي ،350 مصابين باضطرابات طيف التوحد) والتي تغذي مرحلة استخراج الصفات التي أنتجت ميزات تعكس معلومات قيمة في تشخيص الأطفال المصابين بالتوحد مثل معلومات الاتصال المرئي ؛ المشي على اطراف الاصابع والقفز ؛ تنسيق المشي والصور النمطية للأطفال المصابين بالتوحد. بعد تطبيق المقاييس الإحصائية (المتوسط ،الانحراف المعياري، التباين) لاستخراج الميزات ، تم إنتاج 1259 ميزة وإدخالها في تحليل المكونات الرئيسية لتقليل أبعاد مجموعة البيانات. أنتجت تحليل المكونات الرئيسية 18 صفه تغذي مصنف المجموعة الخشنة لإزالة عدم تناسق البيانات وإنشاء قواعد دنيا من البيانات.
تبلغ دقة تصنيف المستندة إلى تحليل المكونات الرئيسية والمجموعة الخشنة قبل الزيادة 60? بينما تبلغ دقة التصنيف بعد الزيادة 92?. تظهر النتيجة أن الميزات المستخرجة جيدة نسبيًا في تصنيف الأطفال المصابين بالتوحد من الأطفال العاديين. من ناحية أخرى ، تم تحسين دقة التصنيف بعد الزيادة ويتجنب نموذج المبنى مشاكل التركيب الزائد والتركيب الناقص.

  


  


   24/01/2021 20:55:21
   23/01/2021 21:16:31
   22/01/2021 21:09:54
   22/01/2021 20:57:11
   22/01/2021 20:27:42
   26/01/2021 08:33:01
   26/01/2021 06:03:34
   26/01/2021 05:53:45
   25/01/2021 21:40:15
   25/01/2021 21:32:12