research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
Texture Discrimination Analysis between Tumour and Healthy Brain Tissue Using MaZda Program

Authors: R. A. Lerski --- A.Z. Saleh
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2011 Volume: 14 Issue: 4 Pages: 57-65
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Four MRI images were taken from patients with proven brain tumour. Images were analysed for texture discrimination using the MaZda program. The aim of the analysis was to discriminate between the tumour tissue and the healthy tissue counterpart for each patient. Three regions of interest were taken for the tumour and another three were taken for healthy tissue. Results of these analyses have shown a significant difference between the two tissues, it has given Fisher coefficients between (138.5 and 547.5) and very low p value much lower than 0.01. It is thought to be that the effect may be mainly attributed to the possible necrotic tissue as well as the bulk of cells in the tumour which may have altered the blood perfusion influencing the MR signal.

اجري الأختبار التحليلي لبنية او لخصائص تركيبيه لأربعة صور مأخوذه بالرنين المغناطيسي ولاربعة مرضى ممن ثبتت اصابتهم بورم الدماغ (Brain tumor) بواسطة برنامج مازده (MaZda) والهدف من التحليل هو ايجاد فروق تميز بين النسيج الدماغي الصحيح ونسيج الورم المرادف لنفس النسيج ولكل مريض.اخذت ثلاثة مناطق في الورم وثلاثة اخرى في النسيج الصحيح المرادف. اظهرت النتائج تمايز واضح بين النوعيـن مـن النسيـج، واعطـت معامـل فشـر (Fisher coefficient) بين (138.5 و 547.5) وقيمة صغيرة جدا للاحتمالية value) (pاقل من 0.01 بكثير، يعتقد ان هذا التمايز يعود بصورة رئيسية الى احتمالية وجود الخلايا الميتة والى الكتلة الكثيفة من الخلايا المكونة للورم والتي من الممكن قد غيرت مقدار كمية الدم الواصلة الى الورم والذي يؤثر على اشارة الرنين المغناطيسي.


Article
Synthesis, Characterization and Textural Analysis of Functionalized Mesoporous Silica Using Sodium Silicate as Precursor and Silicone Surfactant as Template
تحضير وتشخيص وتحليل سطح سيليكا مسامية محورة بأستخدام سيليكات الصوديوم كمصدر سيليكوني ومادة فعالة سطحيا سيليكونية كقالب

Authors: Moayed G. Jalhoom مؤيد كاصد جلهوم --- Inaam H. Ali انعام حسين علي --- Sameer H. Kareem سمير حكيم كريم
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2014 Volume: 11 Issue: 2 عدد خاص بالمؤتمر النسوي الثاني Pages: 419-428
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Three mesoporous silica with different functional group were prepared by one-step synthesis based on the simultaneous hydrolysis and condensation of sodium silicate with organo - silane in the presence of template surfactant polydimethylsiloxane - polyethyleneoxide (PDMS - PEO). The prepared materials were characterized by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), thermogravimetric analysis (TGA), atomic force microscopy (AFM) and nitrogen adsorption/desorption experiments. The results indicate that the preparation of methyl and phenyl functionalized silica were successful and the mass of methyl and phenyl groups bonded to the silica structure are 15, 38 mmol per gram silica. The average diameter of the silica particles are 103.51, 167.25 , and 86.41 nm while the average pore diameter are 6.7, 16.4, and 2.7 nm for unfunctionalized, methyl, and phenyl functionalized silica respectively.

تم تحضير ثلاثة سطوح لمواد مسامية سيليكونية محورة وذلك بأدخال مجاميع عضوية مختلفة بأستخدام طريقة الخطوة الواحدة المبنية على اساس التحلل المائي والتكثيف لسيليكات الصوديوم باستخدام المادة الفعالة سطحيا متعدد ثنائي مثيل سايلوكسان – متعدد اوكسيد الاثلين كقالب. تم تشخيص المواد المحضرة بأستخدام طيف الاشعة تحت الحمراء (FT-IR) والتحليل الوزني الحراري (TGA) ومجهر القوة الذرية (AFM) وقياس امتزاز/ ابتزاز النايتروجين. بينت النتائج نجاح ارتباط مجموعة المثيل والفنيل بسطح السيليكا وان الكتلة المولية لمجموعة المثيل والفنيل كانت 15 و 35 ملي مول لكل غرام من السليكاعلى التوالي. اما معدل قطر الدقائق فكان 103.51 ، 167.25 و 86.41 نانومتر بينما معدل قطر المسام فكان 6.7 ، 16.4 و 2.7 نانومتر لكل من السيليكا غير المحورة والمحورة بمجموعة المثيل ومجموعة الفنيل على التوالي.


Article
Clouds Height Classification Using Texture Analysis of Meteosat Images
تصنيف ارتفاع الغيوم باستخدام التحليل النسيجي لصور القمر الصناعي الميتيوسات

Authors: Alyaa H. Ali علياء حسين علي --- Laith A. Al Ani ليث عبد العزيز العاني --- Loay A. George لؤي ادور جورج
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2014 Volume: 11 Issue: 2 عدد خاص بالمؤتمر النسوي الثاني Pages: 652-659
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In the present work, pattern recognition is carried out by the contrast and relative variance of clouds. The K-mean clustering process is then applied to classify the cloud type; also, texture analysis being adopted to extract the textural features and using them in cloud classification process. The test image used in the classification process is the Meteosat-7 image for the D3 region.The K-mean method is adopted as an unsupervised classification. This method depends on the initial chosen seeds of cluster. Since, the initial seeds are chosen randomly, the user supply a set of means, or cluster centers in the n-dimensional space.The K-mean cluster has been applied on two bands (IR2 band) and (water vapour band).The textural analysis is used where six parameters are calculated from the Co-occurrence matrix. These parameter were inserted in the K-mean. The best classifier feature is the angular second moment. When we use the angular second moment is used with any textural feature a good result were obtained for cloud classification, since the angular second moment gives indications on cloud homogeneity.

في هذا البحث، يمكن الحصول على تميزالأنماط بواسطة التباين وحساب التغاير لصور الغيوم . حيث يتم تطبيق عملية تجميع K-كوسيلة لتصنيف انواع الغيوم، لقد تم اعتماد تحليل النسيج لاستخراج بعض الخصائص التي تستخدم في عملية تصنيف انواع الغيوم. الصور التي تم استخدامها في عملية التصنيف هي صور القمر الصناعي الانوائي المتيوسات-7 حيث الصوره الماخوذه هي لمنطقة-D3 التي تشمل العراق ومنطقة الخليج والمناطق المحيطه به. لقد تم اعتماد طريقة التصنيف الغير موجه وهي طريقة عنقدة k ويتم اختيار البذور الأوليه بشكل عشوائي، عملية عنقدة k تم تطبيقها على حزمة بخار الماء والحزمه التحت الحمراء, ان طريقة التحليل النسيجي هي احد الطرق المهمه لتصنيف ارتفاعات الغيوم حيث تم استخدم مصفوفة التدرج اللوني ومن خلالها تم حساب بعض الخصائص الاحصائيه, عملية المزج بين طريقة التحليل النسيجي وطريقة تجميع k ساعدت باختيار افضل الخصائص الاحصائيه لتصنيف ارتفاعات الغيوم حيث اعتبر العزم الثنائي الزاوي هو افضل الخصائص الاحصائيه لتصنيف ارتفاعات الغيوم.


Article
Arabic Handwritten Signature Identification

Authors: Alaa Y. Taqa --- Hanaa F. Mahmood
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2013 Volume: 10 Issue: 3 Pages: 37-54
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper proposes a new intelligent off-line Arabic handwritten signature identification and verification system based on texture analysis. The system uses the texture as feature and back propagation neural network as classifier. The signature image is preprocessed by several operations (Noise removal, Conversion of the signature image to binary image, Finding outer rectangle, Thinning and Size normalization) then the fractal number and co-occurrence matrix are computed to estimate texture features. In this work, two off-line Arabic handwritten signature identification systems are constructed. The first one uses the nearest Euclidean distance, while the other uses back propagation neural network. The paper analyzes and compares the results obtained from the two proposed systems to show the robustness level of the proposed intelligence system. Furthermore, the proposed system was tested by using Genuine signatures and has achieved a CCR (Correct Classification Rate) of 100% in best cases, while it was tested by using Forged signatures it has achieved a CRR approximated to 96.3% in best cases. The experimental results showed that the proposed system is efficient and competent with other state-of-the-art texture-based off-line signature identification systems.

يقترح البحث نظاما ذكائيا جديدا للتعريف والتحقق من التواقيع الرقمية اليدوية الغير حية بالاعتماد على تحليل النسيج . يستخدم النظام النسيج كميزات (صفات) و الشبكة العصبية ذات الانتشار العكسي كمصنف. ومن اجل تهيئة صورة التوقيع نحتاج الى عدة عمليات يطلق عليها المعالجة الاولية وتشمل (إزالة الضوضاء، تحويل صورة التوقيع إلى صورة ثنائية، العثور على المستطيل الخارجي، التنحيف، وتطبيع الحجم) ثم احتساب العدد الكسوري والمصفوفة الظاهرة لتخمين ميزات النسيج. تم خلال هذا البحث بناء نظامين للتعريف والتحقق من التواقيع العربية اليدوية الغير حية. استخدم النظام الاول اقصر مسافة الاقليدية بينما استخدم الاخر الشبكة العصبية ذات الانتشارالعكسي. لقد تمت تحليل ومقارنة النتائج المستحصلة من النظامين المقترحين لاظهار مستوى قوة النظام الذكائي المقترح. كما اختبر النظام المقترح باستخدام تواقيع حقيقية وحققت CCR (نسبة التصنيف الصحيحة) 100٪ في أفضل الحالات، في حين انه تم اختباره باستخدام تواقيع المزورة وحقق CRR (الصحيح قيم مرفوض) يقترب إلى 96.3٪ في أفضل الحالات. أظهرت النتائج التجريبية أن النظام المقترح كفوء وحقق تعريف التواقيع الغير حية والمعتمدة على صفة النسيج.


Article
Proposed Classification System by Using Artificial Neural Network
نظام تصنيف مقترح باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Author: Esraa Z. Mohammed اســـراء زكـــي محمـــد
Journal: kirkuk university journal for scientific studies مجلة جامعة كركوك - الدراسات العلمية ISSN: 19920849 / 26166801 Year: 2015 Volume: 10 Issue: 3 Pages: 59-78
Publisher: Kirkuk University جامعة كركوك

Loading...
Loading...
Abstract

The research presented in this paper was aimed to develop a recognition system for microscopic images of human tissues samples. The system should classify different types of tissues (i.e., Breast, Liver and blood cells). In this paper, co-occurrence matrix, run length matrix features combined with developed method to measure the roughness were used to extract a set of textural features in order to perform texture analysis for tissues samples. A feed forward neural network was used to classify different types of tissues according to the extracted feature vectors. For ANN training purpose the back-propagation training algorithm was used. Evaluation tests were carried on 550 tissues images. The test results indicated that the best attained success rate was around 93%. The proposed system was implemented using “visual basic.net” and all tests be done on windows operating system environment.

البحث المقدم في هذه الورقة يهدف إلى تطوير نظام التعرف على الصور المجهرية لعينات مختلفة من الأنسجة البشرية. حيث يقوم النظام بتصنيف أنواع مختلفة من الأنسجة البشرية بالاعتماد على الخصائص المستخرجة من الصورة نفسها، و لوصف القوام في الانسجة تم استخدام الخصائص المستخرجة من مصفوفات Co-occurrence و Run length مع استخدام طريقة جديدة لحساب خصائص الخشونة في الصورة. واستخدمت الشبكة العصبية، من النوع التغذية الامامية، في تصنيف الانواع المختلفة من الانسجة. ولغرض تدريب الشبكة العصبية استخدمت طريقة التغذية العكسية. ولغرض اختبارات التقييم تم استخدام (550) صورة نسيجِ. واشارت نتائج الاختبار الى ان معدل النجاح الذي تم بلوغه هي بحدود 93% . وقد تم استخدام لغة فيجوال بيسك دوت نت في برمجة النظام واختبار النتائج في بيئة نظام التشغيل ويندوز.


Article
Proposed Algorithm For Using GLCM Properties To Distinguishing Geometric Shapes

Author: Kifaa Hadi Thanoon
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2019 Volume: 13 Issue: 1 Pages: 32-47
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, an algorithm was used to look at the characteristics of a set of images for geometric shapes and then to classify them into totals based on four characteristics obtained from the co-occurrence matrix (energy, contrast, correlation and homogeneity).Studying the above four characteristics in detail and then presenting a complete presentation on the extent of their effect on the distinctive characteristics of the geometrical shapes. The adopted algorithm shows that the above four qualities can be new features of geometric shapes in digital images.The results of the practical application of the proposed algorithm show that the three features of homogeneity, energy, and contrast give a topical distinction to the shape, but the correlation property is weak in the distinction of shape.The algorithm was programmed using MATLAB R2010a for Windows 7 operating system on the computer that has the following specifications: (Processor Intel (R) Core (TM) i5, CPU 640 M & 2.53 GHZ, RAM 6GB).

تم في هذا البحث استخدام خوارزمية للبحث في الخصائص المميزة لمجموعة من الصور للأشكال الهندسية, ومن ثم القيام بتصنيفها إلى مجاميع بالاعتماد على اربعة صفات يتم الحصول عليها من مصفوفة الظاهر المشترك وهي صفة ( الطاقة ، التباين ، الارتباط والتجانس )0دراسة الصفات الأربعة المذكورة أعلاه بالتفصيل ومن ثم تقديم عرض كامل عن مدى تأثيرها على الخصائص المميزة للأشكال الهندسية. والخوارزمية المعتمدة تبين أن الصفات الأربعة المذكورة أعلاه يمكن أن تكون خصائص جديدة للأشكال الهندسية في الصور الرقمية.تظهر نتائج التطبيق العملي للخوارزمية المقترحة أن الصفات الثلاثة التجانس والطاقة والتباين تعطي تمييزًا عالي للشكل بينما خاصية الارتباط ضعيفة في تمييز الشكل. تم برمجة الخوارزمية باستخدام (MATLAB R2010a) لنظام التشغيل Windows7 على جهاز الكمبيوتر الذي يملك المواصفات التالية : ( Intel(R) Core(TM) i5 , CPU 640 M & 2.53 GHZ , RAM 6 GB).الكلمات المفتاحية: الأشكال ، وتحليل النسيج ، مصفوفة الظاهر المشترك ، استخلاص الخواص.


Article
Studying The Effect of Cold Plasma on Living Tissues Using Images Texture analysis
دراسة تأثير البلازما الباردة على الأنسجة الحية باستخدام التحليل النسيجي للصور

Author: Sabah Noori Mazhir صباح نوري مزهر
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 2 - part 1 Pages: 184-202
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The Direct exposure of the high-voltage (10-40 kV) with non-thermal plasma discharges in atmospheric air is utilized to heal living creatures. This process needs a high degree of safety. In this paper, the mice have been exposed to the cold plasma for different intervals of time from 20 sec. to 65 sec. The 1st order and second order statistical feature were used to detect the changes which occur in the tissues, a comparison between the control and the wound part for all the using mice was achieved. This study shows that the tissues of mice have been changed in their structure when they are exposed to the cold plasma. This effect appeared from the light reflection from the skin. After 45 seconds exposure, the effect of the cold plasma appeared on the tissues. The best time of the skin wounds healing was at 65 seconds.

الخلاصة أن التطبيقات المباشرة لبلازما التفريغ الباردة ذات الفولتية العالية هي في معالجة الإنسان والحيوانات الحية والتي تتطلب نسبة أمان عالية . في هذا البحث تم تجريح و تعريض جلد الفئران للبلازما الباردة ولفترات مختلفة من 20 ثانية والى 65 ثانية. وتم استخدام تقنية الفحص النسيجي في تحليل الصور التي التقطت للجلد المعرض والجلد غير المعرض. وتم تطبيق الطرائق الإحصائية من المرتبة الأولى والمرتبة الثانية لحساب ستة معلمات للمرتبة الأولى وأربعة معلمات للمرتبة الثانية لغرض معرفة تأثير البلازما على جلد الفئران. وتبين من خلال النتائج ان الأنسجة المعرضة تتغير في صفات النسيج وهذا واضح من خلال انعكاس الضوء من النسيج، إذ تتغير ألوان النسيج بعد تعرضه للبلازما الباردة. وتبين إن تأثير البلازما على الجلد يظهر بعد فترة 45 ثانية من التعريض من خلال الصور والرسوم البيانية إذ إن التئام الجروح يكون أسرع وخصوصا عند التعرض بـ 65 ثانية من النماذج الأخرى .

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (7)


Year
From To Submit

2019 (1)

2017 (1)

2015 (1)

2014 (2)

2013 (1)

More...