research centers


Search results: Found 16

Listing 1 - 10 of 16 << page
of 2
>>
Sort by

Article
A Proposal to Modulate ACS (Case study: Clustering Ionosphere database using FCM)
مقترح لتنغيم خوارزمية مستعمرة النمل

Author: Soukaena Hassan Hashem
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2015 Volume: 13 Issue: 3 Pages: 205-211
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

This work trend to strength ACS, which is used as a solution for optimization problems, to make ACS more efficient and strongest to face the most important problems and faults in it is infrastructure, these problems are local optimum and stagnation. The enhancement is done by building proposed algorithm is called Modulated ACS, which is a trend to optimal solution by efficient treatment for local optimum and stagnation. PSO has been exploited as a solution to solve the both problems; that by modulates ACS by PSO parameters to converge the global and local updates. Several experiments are conducted to prove the robustness and strength of proposed Modulated ACS algorithm. The experimental works was done by applying traditional ACS and modulated ACS as an attribute reduction for Ionosphere database which include 351 instances, with Fuzzy C-Mean (FCM) clustering algorithm. The results show that; the modulated ACS introduces optimal time for finding the solutions than the traditional ACS. The modulated ACS reduces 50% of overall time spent by traditional ACS and the precision of clustering with traditional ACS was have 51 outlier instances between two clusters, where the precision of clustering with modulated ACS was have just 13 outlier instances between two clusters.

هذا العمل يتوجه لتقوية خوارزمية مستعمرة النمل والتي تستخدم كحل لمشاكل الامثلية, وذلك لجعل ACS اكثر كفاءة وقوة لمواجهه اهم المشاكل والاخطاء التي تعتبر جزء من بنيتها التحتية. هذه المشاكل هي المثلى المحلية والركود. التحسين تم من خلال بناء خوارزمية مقترحة تسمى مستعمرة النمل المنغمة, والتي تقود الى الحل الامثل بالتعامل الاكفاء مع المثلى المحلية والركود. خوارزمية امثلية الجسيمات المتجمعه تم استثمارها كحل لكلا المشكلتين من خلال تنغيم مستعمرة النمل بمعاملات الجسيمات المتجمعه لتقريب التحديث المحلي والعام لمستعمرة النمل. العديد من التجارب تم ترشيحها لاثبات قوة المقترح لتنغيم مستعمرة النمل. التجارب كانت تتضمن تطبيق مقلص الخصائص بواسطة خوارزمية المستعمرة التقليدية والمستعمرة المنغمة على قاعدة بيانات الغلاف الايوني المتضمنة 351 قيد (حالة) مع خوارزمية العنقدة FCM. النتائج اظهرت ان مستعمرة النمل المنغمة قلصت وقت الوصول للحل الامثل الى مايقارب 50% من الوقت المستغؤق في المستعمرة التقليدية وكذلك دقة العنقدة في المستعمرة التقليدية كانت قليلة بسب وجود 51 حالة شاذة بين الصنفين بينما المستعمرة المقترحة ترتفع فيها دقة العنقدة حيث ان الحالات الشاذة هي 13 فقط.

Keywords

congestion --- stagnation --- ACS --- PSO --- FCM.


Article
Improved Color Image Segmentation by Using Extended FCM Clustering

Author: Saeed Mohammed Hashim
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 4 اللغة الانكليزية Pages: 57-71
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Color image has the potential to convey more information than monochrome or gray level images, RGB color model is used in many applications of image processing and image analysis such as Image Segmentation. The standard approaches to image analysis and recognition beings by segmentation of the image into regions (objects) and computing various properties and relationships among these regions. Image segmentation algorithms, have been developed for extracting these regions. Due to the inherent noise an degradation of the input cues to the algorithm , meaningful image segmentation is difficult process. However, the regions are not always defined, it is sometimes more appropriate to regard them as fuzzy subjects of the image. In this work the way is described an algorithm, which are used to segmentation of color images with clustering methods. This algorithm is tested on ten different color images, which are firstly transformed to R*B*G* color space. Conditions, results and conclusions are described lower. The results are compared using both Mahalanobis and Euclidean distances in the clustering algorithm.

الصورة الملونة لديها القدرة على ايصال المعلومات اكثر من مستوى الاحادية والصورة الرمادية. إن نظام الالوان RGB يعتبر النظام الاكثر استخداما في تطبيقات معالجة وتحليل الصور الملونة مثل عملية تقطيع الصور الى مناطق محددة .المنهج القياسي لتحليل الصور يبدأ بعملية تقطيع الصورة الى مناطق معينة ومن ثم ايجاد او حساب الخصائص والعلاقات بين هذه المناطق. خوارزميات تقطيع الصور صممت لا يجاد واستخلاص هذه المناطق في الصورة ,بسبب الضوضاء الملازمة وتأثيرها على الصورة المدخلة تظل عملية التقطيع هذه اكثر صعوبة وتحديا كبيرا ,لذلك المناطق لا يمكن دائما ايجادها بسهولة في الصورة ويمكن اعتبارها اشياء غامضة ومضببه .في هذا البحث تم تصميم نظام او خوارزمية لتقطيع الصورة الملونة باستخدام طريقة العنقدة (عناقيد) ,حيث تم تجريب هذه الخوارزمية على عدة صور ملونة مختلفة تبدا من استخدام النظام اللوني RGB . الشروط و النتائج والاستنتاجات تم وصفها وذكرها في البحث , والنتائج تم مقارنة النتائج بين طريقتين لحساب المسافة بين العناقيد ومراكزها الاولى تسمى الاقليدية والثانية تسمى Mahalanobis المستخدمة في العناقيد.


Article
An Accurate Handwritten Digits Recognition system Based on DWT and FCT
نظام دقيق لتميز الارقام المكتوبة بخط اليد مبنيه على اساس DWT و FCT

Authors: Mustafa S. Kadhm مصطفى سلام كاظم --- Duaa Enteesha Mhawi دعاء نتيشه مهاوي --- Rana Mohammed H. Zaki رنا محمد زكي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 4B Pages: 2200-2210
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper an accurate Indian handwritten digits recognition system is proposed. The system used three proposed method for extracting the most effecting features to represent the characteristic of each digit. Discrete Wavelet Transform (DWT) at level one and Fast Cosine Transform (FCT) is used for features extraction from the thinned image. Besides that, the system used a standard database which is ADBase database for evaluation. The extracted features were classified with K-Nearest Neighbor (KNN) classifier based on cityblock distance function and the experimental results show that the proposed system achieved 98.2% recognition rate.

في هذا البحث تم اقتراح نظام دقيق للتعرف على الأرقام الهندية المكتوبة بخط اليد. يستخدم النظام ثلاثة طرق مقترحة لاستخراج السمات الأكثر تأثيرا لتمثيل كل رقم. تم استخدام DWT في المستوى الأول و DCT لاستخراج الميزات من الصورة المنحفة. وبالإضافة إلى ذلك، استخدم النظام قاعدة بيانات قياسية هي قاعدة بيانات ADBase لغرض التقييم. تم تصنيف الخصائص المستخرجة من قبل المصنف KNN بأستخدام دالة المسافة cityblock والنتائج التجريبية تبين أن النظام المقترح حقق معدل تعرف 98.2٪.

Keywords

Handwritten digit --- DWT --- FCT --- KNN --- FCM


Article
Data Clustering Using Fuzzy Approach

Authors: Raghad M. Hadi --- Soukaena H. Hashem --- Abeer T. Maolood
Journal: Journal of Education for Pure Science مجلة التربية للعلوم الصرفة ISSN: 20736592 Year: 2017 Volume: 7 Issue: 3 Pages: 120-136
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractIn largeComputers;the huge volume of files actually generate disorder to analyze it. So, itdesiresto design a clustering techniques which reduce the costs of analysts. Document clustering isan essentialprocess in text mining, which retrieve the information with an acceptable accuracy,which can be achieved by fuzzy clustering.Reuters 21578 dataset is used for experimental purpose, the proposed system was tested by usingReuters 21578 datasets according to the time required to cluster data. The proposed system improvesdata clustering algorithms by construct required fuzzy clusters. The proposed system showed a goodresult compared with clustering techniques in comparing with other clustering techniques in timeefficiency.


Article
Vector Quantization Techniques For Partial Encryption of Wavelet-based Compressed Digital Images
تقنيات التكميم الاتجاهي للتشفير الجزئي معتمدة على التحويل المويجي للصور الرقمية المضغوطة

Loading...
Loading...
Abstract

The use of image communication has increased in recent years. In this paper, newpartial encryption schemes are used to encrypt only part of the compressed data. Only6.25-25% of the original data is encrypted for four different images, resulting in asignificant reduction in encryption and decryption time. In the compression step, anadvanced clustering analysis technique (Fuzzy C-means (FCM)) is used. In the encryptionstep, the permutation cipher is used. The effect of number of different clusters is studied.The proposed partial encryption schemes are fast and secure, and do not reduce thecompression performance of the underlying selected compression methods as shown inexperimental results and conclusion

ازداد الاهتمام في اتصالات الصور في السنوات الأخيرة.في هذا البحث، اقترحت طرقا جديدة للتشفير الجزئي، والتي فيها تقوم خوارزمية6.25 ) من البيانات الأصلية المستخدمة لأربع صور مختلفة والتي - التشفير بتشفير جزء من البيانات المضغوطة. حيث تم تشفير بحدود (% 25وفي مرحلة . FCM أدت إلى تقليل مهم في زمن التشفير وفك الشفرة. استخدمت في مرحلة الضغط،تقنيات متقدمة للتحليل عنقودي مثلالتشفير تم استخدام طرق التشفير الابدالي. درس تأثير عناقيد مختلفة على انجازية التقنيات المقترحة. إن أنظمة التشفير الجزئي المقترحة تكون سريعةوذات سرية عالية كما إﻧﻬا لا تقلل من انجازيه الضغط والذي يكون ضمن طرق الضغط المستخدمة كما مبين في النتائج التجريبية والاستنتاج.


Article
Adaptive Technique Depending on Region Growing and Soft Clustering to Detect Tumors in Different Modalities of MRI Brain Images

Author: Rabab Saadoon Abdoon
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2016 Volume: 24 Issue: 5 Pages: 1333-1342
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Brain tumor is a very dangerous disease and life threatening, so early detection of the tumor is a vital task. Many techniques and algorithms are presented to enable doctors for fast and accurate diagnosis of tumors in MRI brain images. In this study, analytical study of Region Growing segmentation method with different threshold values ranged from 10 to 35, with steps of 5, is proposed. In addition, an adaptive technique is proposed, which is Region Growing based on the fuzzy clustering scheme to investigate the performance of this algorithm by implementing it on FCM clustered images. The adopted MRI images are of different modalities and different orientations to test the ability of the adaptive technique to segment different modalities of MRI images. The results showed that, utilizing different values of the threshold in proceeding of Region Growing algorithm produced different segmented images’ properties. When the fine details of the processed images and their objects are the goal, low values of threshold must be adopted, while when isolating of the hole tumor regions is the goal, high values of threshold must be adopted. In addition, the results of the adaptive technique showed that Region Growing segmentation improved its performance and it could separate the consists of the tumor regions. The elapsed time of implementation is clearly reduced.

تعتبر أورام الدماغ خطرة جدا ومهددة للحياة لذا فان الكشف المبكر عن الورم يعتبر مهمة حيوية. لقد تم عرض العديد من التقنيات والخوارزميات لغرض تمكين الأطباء من التشخيص السريع والدقيق للأورام في صور الرنين المغناطيسي للدماغ. في هذا العمل تم اقتراح دراسة تحليلية لطريقة التجزئة باستخدام إنماء المناطق باستخدام قيم مختلفة للعتبة تتدرج من 10 إلى 35 وبخطوات تساوي 5. إضافة لذلك فقد تم تقديم تقنية مطورة وهي استخدام طريقة إنماء المناطق المستندة على العنقدة المضببة لاختبار أداءها من خلال تنفيذ خوارزمية إنماء المناطق على الصور المقسمة باستخدام تقنية ألـ FCM علاوة على تنفيذها على صور الرنين المغناطيسية الأصلية الداخلة. إن الصور المتبناة في هذا العمل هي من أنماط مختلفة وباتجاهات مختلفة وذلك لاختبار مدى قابلية هذه التقنية المطورة لتقسيم الأنماط المختلفة من صور الرنين المغناطيسي. لقد بينت النتائج التي تم التوصل إليها من خلال هذه الدراسة إن استخدام قيم تعتيب مختلفة لخوارزمية إنماء المناطق قد أنتجت صور مقسمة مختلفة الخصائص, فعندما تكون التفاصيل الدقيقة للصورة ومكوناتها هو الهدف فيجب استخدام قيمة تعتيب منخفضة في حين إذا كان الهدف هو عزل منطقة الورم ككل فيجب تبني قيمة تعتيب عالية . إضافة إلى ذلك فان نتائج التقنية المطورة قد بينت إن أداء خوارزمية إنماء المناطق قد تحسن, إذ تمكنت من فصل مكونات الورم. كما وأن الزمن اللازم لتنفيذ الخوارزمية قد انخفض بشكل واضح.


Article
Automated Methods to Segment Kidneys and Detect Tumors Using CT Images
طرق آلية لتقسيم الكلى والكشف عن ألاورام باستخدام الصور المقطعية

Authors: Faleh H. Mahmood فالح حسن محمود --- Nada A. Mahmood ندى عبد الحافظ محمود --- Abdul Rahman H. Ismaeel عبدالرحمن حميد اسماعيل
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3B Pages: 1555-1564
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Kidney tumors are of different types having different characteristics and also remain challenging in the field of biomedicine. It becomes very important to detect the tumor and classify it at the early stage so that appropriate treatment can be planned. The main objective of this research is to use the Computer-Aided Diagnosis (CAD) algorithms to help the early detection of kidney tumors. In this paper, tried to implement an automated segmentation methods of gray level CT images is used to provide information such as anatomical structure and identifying the Region of Interest (ROI) i.e. locate tumor, lesion and other in kidney. A CT image has inhomogeneity, noise which affects the continuity and accuracy of the images segmentation. In order to obtain good accuracy; the noise must be removed from the input image. Those propose method is started with pre-processing of the kidney CT image to enhance its contrast and removing the undesired noise in order to make the image suitable for further processing. In our proposed work, we have proposed a hybrid filter as a combination of adaptive median and Gaussian HP filter for noise removal and image enhancement. The segmentation process is performed by using the Fuzzy C-Means (FCM) clustering and Watershed methods to detect and segment kidney CT images for the kidney region .The resulted segmented kidney CT images, and then used to extract the tumor region from kidney image.

أن اورام الكلى تتكون من عدة انواع مختلفه وأن خصائصها مختلفه بالاضافه الى ان معالجتها مختلفة ,ان كشف الورم وازالته يعتبر من المشاكل الطبية التي تبقى من التحديات التي تواجه حقل الطب البايلوجي , وأصبح من المهم الكشف عن الاورام وتصنيفها في المراحل الاولية كي يتم التخطيط للعلاج المناسب وان الهدف الرئيسي لهذا البحث هو استخدام خوارزميات معينة لتساعد الكشف على اورام الكلية , في هذا البحث طبقنا طرق التجزئه الالية لصور المستوى الرمادي وهي صور المفراس الحلزوني (CT) التي استخدمت لتزويدنا بمعلومات مثل التركيب التشريحي وتحديد مناطق الاهتمام ((ROI على سبيل المثال تحديد الورم. ان صور المفراس (CT) فيها ضوضاء متجانسة والتي تؤثر على استمرارية ودقة تجزئة الصور المدخلة . هذه الطرق المقدمة بدأت بمعالجة مسبقه لصور الـ CT للكلية لتحسين التباين وازالة الضوضاء الغير مرغوب فيها من اجل تحسين الصور والحصول على معالجة ادق في هذا العمل تم استخدام طريقة الـ (Mask لعزل الكلى وحدها عن باقي اجزاء البطن ( وتعتبر هذه الطريقة مهمه للتخلص من الضوضاء الغير مرغوب بها وبالتالي الحصول على تحسين للصوره وبالتي يمكن ان ان نجري عليها العديد من العمليات مثل التجزئه وعزل الورم وغيرها, بالاضافة الى استخدام مرشحات الوسيط وكذلك مرشح الكاوس قبل عملية التجزئة في هذا البحث تم استخدام خوارمية معدل التضبيب المسماة بالـ ( Fuzzy C-Mean (FCM وخوارمية الحد الفاصل المسماة بالـ(Watershed methods ) لكشف وتجزئة صور الكلية وأستخراج مناطق الورم فيها .


Article
Using radial basis function neural networks (RBFNNs) to forecasting with fuzzy time series
استخدام دالة الاشعاع الاساسية للشبكات العصبية RBF للتكهن بالمتسلسلات الزمنية المضببة

Author: Ayad hamad khalaf Lecturer اياد حمد خلف
Journal: Tikrit Journal For Administration & Economics Sciences مجلة تكريت للعلوم الادارية والاقتصادية ISSN: 18131719 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 36 Pages: 126-140
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

Abstractwe introduce study of a method to forecasting fuzzy time series relying on radial basis function neural networks in the process of lifting the misty during speculate process a few steps away from the use of FCM function and the process of fuzzy clustering. been integrating these processes to reach the best results when compared to previous studies which has recording data for students at the University of Alabama. has been using MATLAB program to create clusters that are used as groups Millbh and drawing functions, as well as the use of Excel software to perform calculations were obtained a few error ratio of between the numbers of registered university mentioned when compared to previous studies.

المستخلصنقدم دراسة طريقة للتكهن بالمتسلسلات الزمنية المضببة بالاعتماد على دالة الاشعاع الاساسية للشبكات العصبية Radial Basis Function Neural Networks في عملية رفع الضبابية اثناء عملية التكهن بعد عدة خطوات من استخدام طريقةFCM وعملية العنقدة المضببة. وتم دمج جميع هذه العمليات للتوصل الى نتائج افضل اذا ما قورنت بالدراسات السابقة التي طبقت على بيانات لتسجيل الطلبة بجامعة الاباما. أُستخدام برنامج الماتلاب لايجاد العناقيد التي تستخدم كمجموعات مضببة ورسم الدوال واستخدام برنامج الاكسل لاجراء العمليات الحسابية .تم الحصول على نسبة متوسط مربع الخطأ منخفضة من بين اعداد المسجلين بالجامعة المذكورة والقيم المتكهن بها اذا ما قورنت بالدراسات السابقة.


Article
Prediction of Fuzzy Sunspot Time Series By Using RBFANN
استخدام شبكة (RBFNN) المضببة للتنبأ بالسلسلة الزمنية للبقع الشمسية

Loading...
Loading...
Abstract

We are present in this paper a new modified method of prediction of Sunspot time series after Fuzzify the data by using Fuzzy C-means clustering method (FCM). Our method consist of forecasting as first phase and prediction as a second phase. The accuracy of the results that we obtained is measured by M.S.E and we got a good results.

قدمنا في هذا البحث طريقة معدلة جديدة في التنبأ بالسلسلة الزمنية للبقع الشمسية بعد تضبيب البيانات الاصلية باستخدام طريقة العنقدة (FCM). تضمنت الطريقة المقترحة طورين اثنين: الاول هو عملية التكهن وعملية التنبأ تمثل الطور الثاني. تم اعتماد معيار قياس الخطأ (M.S.E) وقد تم الحصول على نتائج جيدة باستخدام الطريقة المقترحة


Article
Estimation of kidney tumor volume in CT images using medical image segmentation techniques
تقدير حجم الورم الكلوى في الصور المقطعية باستخدام تقنيات تقسيم الصور الطبية

Loading...
Loading...
Abstract

Kidney tumors are of different types having different characteristics and also remain challenging in the field of biomedicine. It becomes very important to detect the tumor and classify it at the early stage so that appropriate treatment can be planned. Accurate estimation of kidney tumor volume is essential for clinical diagnoses and therapeutic decisions related to renal diseases. The main objective of this research is to use the Computer-Aided Diagnosis (CAD) algorithms to help the early detection of kidney tumors that addresses the challenges of accurate kidney tumor volume estimation caused by extensive variations in kidney shape, size and orientation across subjects. In this paper, have tried to implement an automated segmentation method of gray level CT images. The segmentation process is performed by using the Fuzzy C-Means (FCM) clustering method to detect and segment kidney CT images for the kidney region. The propose method is started with pre-processing of the kidney CT image to separate the kidney from the abdomen CT and to enhance its contrast and removing the undesired noise in order to make the image suitable for further processing. The resulted segmented CT images, then used to extract the tumor region from kidney image defining the tumor volume (size) is not an easy task, because the 2D tumor shape in the CT slices are not regular. To overcome the problem of calculating the area of the convex shape of the hull of the tumor in each slice, we have used the Frustum model for the fragmented data.

أن أورام الكلى تتكون من عدة أنواع مختلفة و ذو خصائص مختلفة بالاضافه إلى إن معالجتها مختلفة, إن كشف الورم وإزالته يعتبر من المشاكل الطبية التي تبقى من التحديات التي تواجه حقل الطب البايلوجي, وأصبح من المهم الكشف عن الأورام وتصنيفها في المراحل الأولية كي يتم التخطيط للعلاج المناسب. تقدير دقيق من حجم ورم الكلى ضروري للتشخيصات السريرية والقرارات العلاجية المتعلقة بأمراض الكلى. تعتمد طرق تقدير حجم الورم الكلوي الموجودة على خطوة تجزئة وسيطة تخضع لقيود مختلفة. الهدف الرئيسي من هذا البحث هو استخدام خوارزميات التشخيص بمساعدة الحاسوب للمساهمة في الكشف المبكر عن أورام الكلى. تم في هذا البحث تنفيذ طريقة التجزئة الآلية للصور المقطعي للكلى ذات التدرج الرمادي. حيث تم تنفيذ عملية تجزئة باستخدام طريقة الـ(Fuzzy C-Means (FCM)). الطريقة المقترحة تبدأ من مرحلة المعالجة الأولية للصورة المقطعية والتي تبدا بمرحلة عزل الكلى عن باقي أجزاء البطن في الصورة المقطعية تم بعد ذلك متم مرحلة تعزيز التباين وإزالة الضوضاء غير المرغوبة في الصورة من أجل جعل الصورة مناسبة. يتم تطبيق عملية التجزئة على الصور الناتجة، ثم تستخدم لاستخراج منطقة الورم من صورة الكلى بعدها يتم حساب مساحة الورم لكل شريحة ثم بعد ذلك يتم تحديد حجم الورم وهذه المرحلة ليست مهمة سهلة، لأن شكل الورم 2 في شرائح الصور ليست منتظمة. للتغلب على هذه المشكلة في حساب المساحة، استخدمنا نموذج (Frustum model).

Listing 1 - 10 of 16 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (16)


Language

English (13)

Arabic and English (2)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (1)

2017 (4)

2016 (4)

2015 (2)

More...