نوقشت بكلية الهندسة جامعة تكريت رسالة الماجستير للطالبه ريمان عيسى أحمد والموسومة(Classification of Medical Images Using Discrete Wavelet Transform Based on Artificial Neural Network )
تتلخص الأطروحة بتطوير وتصميم نظام التشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CAD) لمساعدة أخصائيي الأشعة والأطباء في الكشف عن أشعة تصوير الثدي بأجهزة الماموجرام التي يمكن أن تشير إلى وجود الأورام سرطان الثدي في الاشعة من عدمه وتحديد أنواع الأورام وتصنيفها الى خبيئة وحميدة. يُقترح خوارزمية تصحيح العتبة التلقائي (ATC) في مرحلة ما قبل المعالجة لصورالاشعة، والذي يُمكِّن بنجاح من تقييد فحص التشوهات في منطقة نسيج الثدي دون التأثير على المناطق غير المرغوب فيها في صورة الخلفية. تم اقتراح ميزتين جديدتين معروفتين من نطاقات DWT الفرعية عالية التردد القصوى والدنيا ، في مرحلة استخراج الميزات لتصنيف صور الماموجرام إلى صور عادية وحميدة وخبيثة بواسطة موديل الشبكة العصبية الصناعية المقترح ANN. أظهر تحليل النتائج ان ملخص متوسط نتائج التصنيف الناتجة من جميع صور التصوير الشعاعي للثدي MIAS البالغ عددها 322 صورة إلى أن الطريقة المقترحة حققت نتائج موثوقة بدقة 96,65٪ وحساسية 96,18٪ وخصوصية 95,38٪. تشير النتائج الإجمالية إلى أن نظام تصنيف التصوير الشعاعي للثدي قادر على الحصول على أعلى تصنيف ، مقارنة بالمخططات الحديثة الأخرى. تشير نتائج التصنيف الإيجابية هذه إلى أنه من الممكن أن يتم استخدام الطريقة المقترحة لمساعدة أخصائيي علم الأمراض السرطانية في عملية التشخيص.
