@Article{, title={Efficient method to Recognition of Anemia Images based on Moment Invariants and Decision tree classifier طريقة كفوءة لتمييز صور مرض فقر الدم على اساس العزوم الثابتة والمصنف شجرة القرار}, author={Nidaa Flaih Hassan نداء فليح حسن and Asma Ibrahim Hussein اسماء ابراهيم حسين}, journal={Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم}, volume={57}, number={3C}, pages={2360-2370}, year={2016}, abstract={Anemia is one of the common types of blood diseases, it lead to lack of number of RBCs (Red Blood Cell) and amount hemoglobin level in the blood is lower than normal.In this paper a new algorithm is presented to recognize Anemia in digital images based on moment variant. The algorithm is accomplished using the following phases: preprocessing, segmentation, feature extraction and classification (using Decision Tree), the extracted features that are used for classification are Moment Invariant and Geometric Feature. The Best obtained classification rates was 84% is obtained when using Moment Invariants features and 74 % is obtained when using Geometric Feature. Results indicate that the proposed algorithm is very effective in detection distorted red blood cells and this helps the medical technician to decide the type of Anemia in Laboratory analyzes in the hospitals.

فقر الدم هو واحد من الأنواع الشائعة من أمراض الدم، وانه يؤدي إلى نقص في عدد كريات الدم الحمراء (خلايا الدم الحمراء) وكمية مستوى الهيموجلوبين في الدم أقل من الطبيعي .في هذا البحث تم تقديم خوارزمية جديدة لتمييز مرض فقر الدم في الصور الرقمية وهذه الخوارزمية انجزت باستخدام المراحل التالية : معالجة الصورة ، تقطيع الصورة، استخراج الميزات والتصنيف باستخدام شجرة القرار، ويتم استخراج الميزات باستخدام نوعين من الميزات : العزوم الثابتة و الصفات الهندسية. تم الحصول على افضل نسبة للتصنيف 84٪ عند استخدام العزوم الثابتة ، و 74٪ تم الحصول عليها عند استخدام الميزات الهندسية، النتائج تشير الى ان الخوارزمية المقترحة فعالة جدا في الكشف عن تشويه خلايا الدم الحمراء وهذا يساعد أيضا فني طبي لاتخاذ قرار عن نوع فقر الدم في التحليلات المختبرية في المستشفيات.} }