Intelligent diagnostic system for ultrasound images / (Record no. 179050)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 04856namaa22004331i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field EG-GICUC
005 - أخر تعامل مع التسجيلة
control field 20260315133647.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 260315s2025 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloguing agency EG-GICUC
Language of cataloging eng
Transcribing agency EG-GICUC
Modifying agency EG-GICUC
Description conventions rda
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title eng
Language code of summary or abstract eng
-- ara
049 ## - Acquisition Source
Acquisition Source Deposit
082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number 610.28
092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC)
Classification number 610.28
Edition number 21
097 ## - Degree
Degree Ph.D
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Local Call Number Cai01.13.03.Ph.D.2025.Sh.I
100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Authority record control number or standard number Shereen Ekhlas Mohammed Ibrahim Morsy,
Preparation preparation.
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Intelligent diagnostic system for ultrasound images /
Statement of responsibility, etc. by Shereen Ekhlas Mohammed Ibrahim Morsy ; Supervisors Prof. Dr. Abou Bakr Mohammed Abd Al-Fatah Youssef, Prof. Dr. Ahmed Mohammed Ragab El-Bialy.
246 15 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title نظام تشخيص ذكي لصور الموجات فوق الصوتية
264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2025.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 86 pages :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 30 cm. +
Accompanying material CD.
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Source rda content
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term Unmediated
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2025.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc. note Bibliography: pages 76-86.
520 #3 - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Ultrasound imaging is a non-invasive tool for diagnosing breast and lung diseases but is limited by operator dependency. AI-driven computer-aided diagnosis (CAD) systems enhance accuracy and efficiency by automating feature extraction. This thesis explores AI-based breast and lung ultrasound analysis using machine learning (ML), deep learning (DL), and transfer learning.<br/>For breast ultrasound, three CAD approaches were evaluated. The ML-based system used SVM, KNN, and Decision Trees, with SVM achieving 89.6% accuracy. The DL-based system, employing CNNs and deep features, achieved 95.1% accuracy. Transfer learning integrated ResUNet for segmentation and EfficientNetB7 for classification, reaching 88% accuracy.<br/>For lung ultrasound, CNN and EfficientNetB3 outperformed other models, exceeding 90% accuracy. These findings demonstrate the utility of AI as a supportive tool in the diagnostic process, though challenges like dataset limitations and model generalizability remain. Future research will refine architectures, integrate multimodal imaging, and enhance clinical validation.
520 #3 - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. تصوير الموجات فوق الصوتية هو أداة غير جراحية لتشخيص أمراض الثدي والرئة ولكنه محدود بالاعتماد على المستخدم. تعزز أنظمة التشخيص بمساعدة الكمبيوتر المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (CAD) الدقة والكفاءة من خلال أتمتة استخراج المزايا. تستكشف هذه الأطروحة تحليل الموجات فوق الصوتية للثدي والرئة المعتمد على الذكاء الاصطناعي باستخدام التعلم الآلي (ML)، والتعلم العميق (DL)، والتعلم بالنقل. بالنسبة لفحص الثدي بالموجات فوق الصوتية، تم تقييم ثلاث طرق مبنية على الذكاء الاصطناعي. استخدم النظام القائم على التعلم الآلي SVM وKNN وأشجار القرار، حيث حقق SVM دقة بنسبة 89.6%. حقق النظام القائم على التعلم العميق، الذي يستخدم الشبكات العصبية التلافيفية والميزات العميقة، دقة بنسبة 95.1%. تم دمج التعلم بالنقل مع ResUNet للتجزئة وEfficientNetB7 للتصنيف، مما حقق دقة بنسبة 88%. بالنسبة للأشعة فوق الصوتية للرئة، تفوقتCNN وEfficientNetB3 على النماذج الأخرى، متجاوزةً دقة 90%. تؤكد النتائج على إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تحسين التشخيصات، على الرغم من وجود تحديات مثل قيود مجموعة البيانات وقابلية تعميم النموذج. ستقوم الأبحاث المستقبلية بتحسين الهياكل، ودمج التصوير متعدد.
530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE
Issues CD Issues also as CD.
546 ## - LANGUAGE NOTE
Text Language Text in English and abstract in Arabic & English.
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Biomedical Engineering
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element الهندسة الحيوية
653 #1 - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Ultrasound images
-- Breast Cancer
-- Lung Ultrasound
-- Artificial Intelligence
-- Deep learning
-- موجات صوتية
-- سرطان الثدى
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Abou Bakr Mohammed Abd Al-Fatah Youssef
Relator term thesis advisor.
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Ahmed Mohammed Ragab El-Bialy
Relator term thesis advisor.
900 ## - Thesis Information
Grant date 01-01-2025
Supervisory body Abou Bakr Mohammed Abd Al-Fatah Youssef
-- Ahmed Mohammed Ragab El-Bialy
Discussion body Ahmed Hisham Bahy Aldin Kandil
-- Nancy Mustafa Ahmed Salem
Universities Cairo University
Faculties Faculty of Engineering
Department Department of Biomedical Engineering and Systems
905 ## - Cataloger and Reviser Names
Cataloger Name Shimaa
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Dewey Decimal Classification
Koha item type Thesis
Edition 21
Suppress in OPAC No
Holdings
Source of classification or shelving scheme Home library Current library Date acquired Inventory number Full call number Barcode Date last seen Effective from Koha item type
Dewey Decimal Classification المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول 15.03.2026 93585 Cai01.13.03.Ph.D.2025.Sh.I 01010110093585000 15.03.2026 15.03.2026 Thesis
Cairo University Libraries Portal Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contacts: new-lib@cl.cu.edu.eg | cnul@cl.cu.edu.eg
CUCL logo CNUL logo
© All rights reserved — Cairo University Libraries
CUCL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: new-lib@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — New Central Library
CNUL logo
Implemented & Customized by: Eng. M. Mohamady Contact: cnul@cl.cu.edu.eg © All rights reserved — Cairo National University Library