التشخيص الآلي لامراض القلب بالاعتماد على معالجة صور اشارات ECG وتقنيات الذكاء الصنعي

ادى دخول الحاسب الى العديد من المجالات, كالمجال الطبي, الى تطوير تقنيات جديدة ادت الى ازدهار هذه المجالات, مما ساعد الاطباء في كشف وتشخيص الامراض بدقة ومصداقية, حيث تودي خبرة الطبيب بالاضافة الى دقة الحاسب للوصول الى مصداقية تشخيص عالية كما تساهم بشكل كبير في نجاح الجراحات العلاجية وانقاذ كثير من الارواح . يهدف البحث الى اقتراح طريقة جديدة لاكتشاف وتصنيف امراض القلب في صور اشارات ECG وذلك باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف ANFIS. تم تطبيق الطريقة المقترحة على قاعدة بيانات لصور اشارات ECG تتكون من 147 صورة تصاحبت كل منها مع التقرير الطبي المرافق, حيث استخدمت التقارير الطبية للتحقق من صحة الاكتشاف والتصنيف وقد حققت هذه الطريقة دقة عالية وصلت حتى 97% في عملية الاكتشاف والتصنيف. تم بناء النظام المقترح باستخدام برنامج MATLAB وذلك بالاعتماد على كل من مكتبات معالجة الصورة والشبكات العصبية والمنطق الضبابي.