TY - BOOK AU - Ahmed Mohamed Salaheldin Mohamed Sadek, AU - Manal Abdel Wahed AU - Neven Saleh TI - Detection and grading of papilledema using artificial intelligence techniques U1 - 610.28 PY - 2025/// KW - Biomedical Engineering KW - الهندسة الحيوية الطبية KW - Papilledema KW - Optical coherence tomography KW - Fundus Images KW - Machine learning KW - Deep learning KW - Convolutional neural network KW - اضطرابات الشبكية KW - الصور المقطعية للشبكية N1 - Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2025; Bibliography: pages 76-82.; Issues also as CD N2 - This thesis investigates three distinct approaches for the accurate diagnosis and grading of papilledema, a neuro-ophthalmic condition characterized by optic disc swelling due to heightened intracranial pressure. Utilizing diverse imaging modalities and comprehensive clinical data, the research employs a cascaded model, pretrained convolutional neural networks (CNNs), and customized CNN models for papilledema detection from OCT images. Additionally, fundus images are analyzed using a multi- paths CNN model and a cascaded model integrating ResNet-50 and LSTM for feature extraction and classification. Classical machine learning models including SVM, neural networks, and fuzzy logic are also utilized for papilledema severity detection using clinical data. Contributions include pioneering the implementation of a cascaded deep learning model, introducing a novel OCT dataset, crafting transfer learning models, and designing tailored CNN architectures.; تبحث هذه الدراسة في ثلاثة طرق متميزة للتشخيص الدقيق وتصنيف ارتشاح عصب الابصار، وهي حالة عصبية بصرية تتميز بتورم القرص البصري بسبب ارتفاع الضغط داخل الجمجمة. باستخدام طرق التصوير المتنوعة والبيانات السريرية الشاملة، يستخدم البحث نموذجًا متتاليًا وشبكات عصبية تلافيفية مدربة مسبقًا. بالإضافة إلى ذلك، يتم تحليل صور قاع العين باستخدام نموذج شبكات عصبية تلافيفية متعدد المسارات ونموذج متتالي يدمج طرق لاستخراج الميزات وتصنيفها. يتم أيضًا استخدام نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية بما في ذلك نموذج دعم الالة والشبكات العصبية والمنطق الغامض للكشف عن خطورة ارتشاح عصب الابصار باستخدام البيانات السريرية ER -