TY - JOUR ID - TI - Gout Images Detection and Recognition by Neural Network تحدید وتمییز صور مرض النقرس باستخدام الشبكات العصبیة AU - Hind Rostom Mohammed PY - 2011 VL - 5 IS - 2 SP - 103 EP - 108 JO - Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة SN - 19918941 27066703 AB - Gout skin detection and tracking has been the topics of an extensive research for the severalpast decades. Many heuristic and pattern recognition based strategies have been proposed for achievingrobust and accurate solution.This paper demonstrates how a Gout skin detection recognition system can bedesigned with artificial neural network. Note that the training process did not consist of a single call to atraining function. Instead, the network was trained several times on various input ideal and noisy images,the images which contents Gout skin . The objective of this study was to develop a back propagationartificial neural network (ANN) model that could distinguish gout image by several parameters for testingare Energy , Entropy , Average andVariance. Although only the color indices associated with image pixelswere used as inputs, it was assumed that the ANN model could develop the ability to use other information,such as shapes, implicit in these data. The 756x504 pixel images were taken in the field and were thencropped to 100x100-pixel images in testing phase. A total of ٨٠ images of gout image and other imageswere used for training purposes. For ANNs, the success rate for classifying gout image was as high as100% .

تم الكشف عن مرض النقرس من عقود عدة من الماضي واقترحت العدید من الاست ا رتیجیات التي اعتمدت مبدا تمییز الانماطللتعرف على صور الخاصة بالمرض لتتمكن من وضع حلول قویة ودقیقة لذلك. اعتمدت الشبكة العصبیة كطریقة للتعرف على صورالنقرس لوحظ ان عملیة التدریباستدعاء مفرد لداله التدریب بدلا من ذلك الشبكة العصبیة تتدرب على نموذج الادخال لبعض الوقت حتىللصور التي تحتوي على ضوضاء .استخدمت شبكة الانبعاث الخلفي لتمیر صور النقرس وتحدید الصور وبیان معاملاتها الاربعة التالیة756 حجم الصور x504 pixel . اعتبر اللون هو العامل الرئیسي لمدخلات الشبكة ، Variance. وEnergy , Entropy , Average١٠٠ لعملیة الاختبار الخاصة بالشبكة العصبیة تم تدریب واختبار ٨٠ صور واثبت * المعتمدة كان یتم اختیار جزء من الصورة بحجم ١٠٠النظام نجاحة ١٠٠ بالمئة. ER -