TY - JOUR ID - TI - Implementation of Artificial Neural Network and Random Iteration Algorithm Uses in Medical Images AU - Dr. Maha Abdul Ameer Kadhum AU - Dr. Entidhar Mhawes Zghair PY - 2013 VL - 4 IS - 1 SP - 100 EP - 112 JO - University of Thi-Qar Journal for Engineering Sciences مجلة جامعة ذي قار للعلوم الهندسية SN - 26645564 26645572 AB - This research present a multiply connected neural network designed to estimate the fractal dimension (Df) using the Random Iteration Algorithm (IFSP). Fractal analysis is a powerful shape recognition tool and has been applied to many pattern recognition problems. Additionally, the one of the most adaptive Random Iteration Algorithm (IFSP) methods for estimating (Df). The architecture presented separates the calculation of (Df) into two sections, a data sampling section and a linear regression section. The data sampling section provides the ability to dyadic ally sample the data. The linear regression section simply calculates the slope of the best line through the sampling results. Instructional program was designed and built according to Knirk and Gustafson Design model, as one of the instructional design model in order to comprehension of the integrated ideas and concepts related to research .

يقوم هذا البحث بدراسة شبكة عصبية متعددة الارتباطات صممت لحساب البعد الكسوري باستخدام طريقة الدالة المكررة العشوائية .التحليل الكسوري هو اداة تعريف او تمييز بشكل فعال وله تطبيقات عديدة بمسائل التعريف النسقي بالاضافة الى ذلك , طريقة الدالة المكررة العشوائية هي واحدة من الطرق الشائعة لحساب البعد الكسوري . تم فصل حساب البعد الكسوري الى قسمين قسم عينة البيانات وقسم التراجع الخطي . قسم البيانات العينية يجهز للقابلية لتجزئة البيانات العينية. قسم التراجع الخطي ببساطة يقوم بحساب المنحني لاحسن خط موجود في نتائج العينات .برنامج تعليمي تم تصميمه وبناءه نسبة الى نموذج تصميم ( Knirk and Gustafson) كواحد من النماذج التعليمية المصممة حتى يتم استيعاب الآفكار المتكاملة و المعطيات المتعلقة بالبحث . ER -