000			02473nam a2200301Ia 4500
005			20250223033140.0
008			231030s9999 xx 000 0 und d
049			_aDeposit
082			_a610.28
097			_aPh.D
099			_aCai01.13.03.Ph.D.2022.Am.C
100			_aBy Amira Gaber Mahmoud Ahmed El Sharkawey,
245		2	_aA comprehensive assessment of facial paralysis based on machine learning techniques / _cAmira Gaber Mahmoud Ahmed El Sharkawey ؛ Prof. Dr. Manal Abdel Wahed، Assoc. Prof. Dr. Mona Fouad Taher,Prof. Dr. Nevin Mohieldin Shalaby,Prof. Dr. Gamal Eldin Mohamed Aly,Prof. Dr. Ayman Mahmoud Khalifa .
246			_aتقييم شامل لشلل الوجه باستخدام تقنيات تعلم الآلة
260			_c2022.
502			_aThesis (Ph.D)-Cairo University,2022.
504			_aBibliography: p. 94-103.
520			_aيعد التصنيف والتقييم الكمي لمدى الاصابة بشلل الوجه ضروريا ومن احدي الادوات الهامة لتحديد مدي الحالة ومتابعة التحسن والتقدم في طرق العلاج. لتحقيق هدف تطويرأداة شاملة لتقييم شلل الوجه، يتضمن هذا العمل ثلاث دراسات بحثية. أولاً، تقييم أداء عضلات الوجه في وظائف معينة للوجه باستخدام تخطيط كهربية العضلات السطحي (sEMG). ثانياً، استخدام خوارزميات تعلم الآلة في تصنيف ستة وظائف للوجه اعتماداً على الأبعاد الثلاثية لعلامات الوجه ووحدات حركة الوجه التي يتم التقاطها بواسطة الاصدار الثاني لجهاز الكينكت. ثالثاً، تقييم وتصنيف حدة شلل الوجه اعتماداً على تحليل مدى تشابه نصفي الوجه وتقييم أداء وظائف وحركات الوجه. هذا النظام لديه مزايا عديدة؛ فهو سريع وسهل الاستخدام،وغير مؤلم، وتكلفته منخفضة، ويعرض النتائج اتوماتيكيا فى صورة كمية.
650			_aAssessment
653			_aMachine Learning
700			_aNevin Mohieldin Shalaby
856			_uhttp://172.23.153.220/th.pdf
905			_aMohamady
942			_cTH _2ddc
999			_c164853 _d164853
336			_2rda content _atext
337			_2rdamedia _aUnmediated
338			_2rdacarrier _avolume