استخدام النمذجة الرياضية والشبكات العصبية للسرطان : نمو الورم والعلاج == Employ Mathematical Modeling and Neural Networks for Cancer : Tumor Growth and Treatment
Author name:
سجى عبد الرحمن عبد الجبار
Supervisor name:
لمى ناجي محمد توفيق
General topic:
Mathematics
Specific topic:
Mathematics
Degree:
Master
University:
University of Baghdad
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
27T1150 - p.pdf
Abstract:
تهدف الرسالة الى ما يلي : ان الهدف الاول هو تقديم وتطوير نموذج رياضي يصف نمو الورم السرطاني , والذي يمكن استخدامه لتحديد معدل نمو السرطان .والهدف الثاني للرسالة هو تصميم شبكة عصبية ذات تغذية تقدمية كتقنية دقيقة متداولة لتحديد معدل نمو السرطان, والذي يمكن استخدامه لحل معادلة النموذج. والشبكة المقترحة تحاكي اولا لتحديد معلمات معادلة النموذج, ومن ثم تحاكى لتقدير معدل النمو السرطاني .واما الهدف الثالث هو تطوير الجانب النظري لمرحلة التدريب للشبكة العصبية من خلال تحسين خوارزمية شبه نيوتن, وتحسين تعميم الشبكة المقترحة ومعالجة التوقف المبكر للشبكة ومشاكل الحدود الدنيا المحلية ايضا.واخيرا الهدف الرابع هو اختبار اداء التصميم المقترح والخوارزميات في تشخيص السرطان وعلى وجه الخصوص تشخيص سرطان المثانة, وكذلك كيفية استخدام معمارية الشبكة العصبية الاصطناعية ذات التغذية التقدمية للمساعدة في تشخيص السرطان في مرحلة مبكرة. | There are many aims of this thesis : The first aim is to introduce and develop a model equation that describes the tumor growth of cancer, which can be used to determine the rate of growth for cancer. The second aim of this thesis is to design feed forward neural network as an alternative accurate technique to predict the rate of the tumor growth for cancer which can be used to solve the model equation. The suggested network is simulating firstly to estimate the parameters of model equation, and then simulates to estimate the rate of the tumor growth. The third aim is to develop a conceptual theory of training stage for neural networks from suggested improvement of quasi Newton algorithm also improve the generalization of suggested networks and treating the early stopping and local minima problems. Finally, the fourth aim is testing the performance of the suggested design and algorithms in diagnosis of cancer with special reference to bladder cancer detection, also provides how the utilization of FFNN technique helps for diagnosis of cancer in early stages.
