التعرف على كسور العظام باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية Convolution Neural Networks (CNN).

في مجال التصوير السريري، يلعب إثبات التحديد الدقيق والسريع لكسور العظام دورًا حاسمًا في دور محوري في تسهيل رعاية المرضى في الوقت المناسب وبشكل فعال. يميل هذا البحث إلى تلبية هذه الحاجة الأساسية من خلال تسخير قوة التعلم العميق، وذلك باستخدام نموذج الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) كأساس لتقنيتنا. كان الهدف الأساسي لدراستنا هو تحسين التعرف الآلي على كسور العظام في صور الأشعة السينية، وذلك باستخدام قدرات خوارزميات التعلم العميق. لقد سمح لنا استخدام نموذج CNN بالتقاط وتعلم الأنماط والميزات المعقدة داخل صور الأشعة السينية بنجاح، مما مكن الإطار من إجراء اكتشافات دقيقة للكسور. وتضمنت عملية التدريب عرض النموذج على مجموعة بيانات مختلفة، مما يضمن تنوعه مع مجموعة واسعة من أنواع الكسور. تظهر نتائج بحثنا الأداء الممتاز لنموذج CNN في الكشف عن الكسور، حيث حقق نموذجنا الدقة الإجمالية بنسبة 91%.