الفصل الخامس: تصميم البحث وطرائقه

الصفحة 97

الفصل الخامس :تصميم البحث وطرائقه -1-5تصميم الدراسة

-2-5مجموعة الدراسة

-3-5حجم عينة الدراسة

-4-5معايير القبول واالستبعاد

-5-5صفات مجموعتي الدراسة

-6-5طرق الدراسة

97

الصفحة 98

-1-5تصميم الدراسة:

•القسم األول :دراسة تراجعية لسجالت وصور المرضى المجرى لهم تصوير طبوغرافي في قسم أمراض العين وجراحتها ،مشفى المواساة الجامعي ،جامعة دمشق .لجمع وتصنيف أكبر قدر من صور المرضى وإجراء الدراسات اإلحصائية الوصفية عليها واستخدامها في تدريب نظام الذكاء الصناعي. •القسم الثاني :دراسة مقطع مستعرض لدراسة كفاءة نظام الذكاء الصنعي.

-2-5مجموعة الدراسة:

•القسم األول من الدراسة :الهدف جمع أكبر عدد من الصور لتدريب النظام عبر مراجعة السجالت القديمة الستخراج بيانات التدريب وإجراء دراسة إحصائية وصفية. •القسم الثاني من الدراسة :عينة عشوائية من المرضى المراجعين للعيادات العينية في مستشفى المواساة الجامعي.

-3-5حجم عينة الدراسة:

•القسم األول :تم حساب حجم العينة المطلوب للدراسة الوصفية عند مستوى الداللة = α 0.05و β=0.05و Effect size = 0.05للحصول على قوة دراسة 95%باالعتماد على برنامج G-power 3.0.10فأظهر بأن حجم العينة الالزم إلجراء الدراسة يجب أن يكون 356مريض. •القسم الثاني :تم حساب حجم العينة المطلوب للدراسة الوصفية عند مستوى الداللة = α 0.05و β=0.05و Odds ratio = 2و 0.3 = proportion discordantللحصول على قوة دراسة 95%باالعتماد على برنامج G-power 3.0.10فأظهر بأن حجم العينة الالزم إلجراء الدراسة يجب أن يكون 380عين.

-4-5معايير القبول واالستبعاد والصفات الفنية للصور:

-1-4-5معايير القبول:

•العمر فوق 10سنة •التعاون على جهاز الطبوغرافيا إلجراء صورة مستوفية للشروط الفنية (القسم الثاني) أو وجود صورة طبوغرافيه مناسبة فنياً (القسم األول).

98

الصفحة 99

-2-4-5معايير االستبعاد:

•عدم تعاون المريض أثناء إجراء الصورة الطبوغرافية •عدم استيفاء الصور الموجودة سابقاً للشروط الفنية •األطفال أقل من 10سنة •حاالت جفاف العين الشديدة وأمراض سطح العين •حثول واستحاالت القرنية •أمراض القرنية التمددية األخرى •سوابق جراحية على العين وخاصة القرنية •وجود ندبة قرنية ألي سبب عدا القرنية المخروطية

-3-4-5الصفات الفنية للصور:

تم االعتماد على البرنامج الملحق بجهاز )Phoneix v2.0.0.3) SIRIUSللتأكد من المالءمة الفنية للصورة الملتقطة حيث يقوم الجهاز بدراسة أربعة معايير أساسية وهي نسبة التغطية ()Coverage ونسبة البيانات غير المولدة ( )Not Editedللصورة الملتقطة بكاميرا ،Scheimpflugونسبة التغطية ( )Coverageوالتمركز( )Centrationللصور الملتقطة بال .Keratoscopyوبناء عليها يحدد الجهاز هل الصورة مالئمة فنياً ام ال(.)CSO, 2018

99

الصفحة 100

-5-5صفات مجموعتي الدراسة:

-1-5-5صفات مجموعة التدريب:

•توزع المرضى حسب التشخيص:

بلغ عدد األعين في عينة التدريب 987مريض ،تتوزع في ثالثة مجموعات (شكل :)42

•مجموعة مرضى القرنية المخروطية ()KCتضمنت 300مريض (.)%30.39 •مجموعة مرضى القرنية الطبيعية( )NORMALتضمنت 610مريض (.)%61.80 •مجموعة مرضى القرنيات المشتبهة( )SUSPECTتضمنت 77مريض (.)%7.8

•توزع مجموعة التدريب حسب التشخيص:

بلغ عدد األعين في عينة التدريب 1943عين تتوزع في ثالثة مجموعات (شكل :)42

•مجموعة القرنيات المخروطية ()KCتضمنت 559عين (.)%28.73 •مجموعة القرنيات الطبيعية( )NORMALتضمنت 1217عين (.)%62.67 •مجموعة القرنيات المشتبهة( )SUSPECTتضمنت 167عين (.)%8.6

100

الصفحة 101

•توزع مجموعة التدريب حسب الجنس والتشخيص:

بلغ عدد اإلناث في العينة )%48.9( 483وعدد الذكور ،)%51.1( 504وكانت نسبة الذكور لإلناث .1.041753653وبتطبيق اختبار Chi-Squareنجد أنه ال يوجد اختالف هام إحصائياً بين الذكور واالناث في المجموعات الثالثة في عينة التدريب ( p>5%جدول .)6

جدول 6توزع مجموعة التدريب حسب الجنس والتشخيص واختبار Chi-Square

Cumulative Frequency Percent Valid Percent Percent Valid F 483 48.9 48.9 48.9 M 504 51.1 51.1 100.0 Total 987 100.0 100.0

101

الصفحة 102

•توزع مجموعة التدريب حسب العمر:

تراوحت أعمار المرضى بين 87-10سنة وبمتوسط عمري 31.89سنة .وبإجراء اختبار Kolmogorov-Smirnovaلمعرفة توزع متغير العمر تبين أن p=0.000وبالتالي المتغير ال يتبع التوزع الطبيعي وبناء عليه سنستخدم االختبارات الالمعلمية في دراسته (جدول .)8-7

جدول 7توزع مجموعة التدريب حسب العمر N Range Minimum Maximum Mean Std. Deviation Age 987 77.0 10.0 87.0 31.739 13.1865 )Valid N (listwise 987

جدول 8اختبار التوزع الطبيعي ألعمار مجموعة التدريب Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. age .157 987 .000 .874 987 .000 a. Lilliefors Significance Correction

•توزع متغير العمر حسب الجنس في مجموعة التدريب:

بلغ متوسط العمر عند المرضى اإلناث في العينة 32.4سنة ومتوسط العمر عند المرضى الذكور 31.37سنة (جدول .)9وبإجراء اختبار Mann-Whitney Testتبين عدم وجود فرق هام إحصائياً بين قيم المتوسطات الحسابية لمتغير العمر بين مجموعتي الذكور واإلناث ،حيث بلغت قيمة P=0.270 وهي أكبر من 0.05المعتمدة في دراستنا (شكل .)43

جدول 9توزع متغير العمر حسب الجنس في مجموعة التدريب 95% Confidence Interval for Std. Mean Mean Median Minimum Maximum Deviation Lower Bound Upper Bound F 31.20 30.08 32.33 28 12.583 10 85 M 32.24 31.04 33.44 29 13.732 10 87

102

الصفحة 103

•توزع متغير العمر حسب التشخيص في مجموعة التدريب: oمجموعة القرنيات المخروطية :تراوحت األعمار من 82-12سنة بمتوسط عمري 30.97سنة. oمجموعة القرنيات الطبيعية :تراوحت األعمار من81-10سنة بمتوسط عمري 31.03سنة. oمجموعة القرنيات المشكوك بها :تراوحت األعمار من 87-13سنة بمتوسط عمري 40.32سنة.

وبإجراء اختبار Kruskal Wallis testتبين وجود فرق هام إحصائياً بين قيم المتوسطات الحسابية لمتغير العمر بين مجموعات الدراسة ،حيث بلغت قيمة P=0.025وهي أقل من 0.05المعتمدة في دراستنا (جدول 10شكل .)44

103

الصفحة 104

توزع متغير العمر حسب التشخيص في مجموعة التدريب10جدول 95% Confidence Interval for Std. Mean Mean Median Minimum Maximum Deviation Lower Bound Upper Bound KC 30.97 29.71 32.22 29 11.054 12 82 NORMAL 31.03 30.03 32.02 28 12.531 10 81 SUSPECT 40.32 35.58 45.06 32 20.875 13 87

لتوزع متغير العمر حسب التشخيص في مجموعة التدريبKruskal-Wallis اختبار44 شكل

104

الصفحة 105

-2-5-5صفات مجموعة االختبار:

•توزع المرضى حسب التشخيص:

بلغ عدد األعين في عينة االختبار 211مريض ،تتوزع في ثالثة مجموعات (شكل :)45

•مجموعة مرضى القرنية المخروطية ()KCتضمنت 9مرضى (.)%4.27 •مجموعة مرضى القرنية الطبيعية( )NORMALتضمنت 173مريض (.)%81.99 •مجموعة مرضى القرنيات المشتبهة( )SUSPECTتضمنت 29مريض (.)%13.74

•توزع مجموعة االختبار حسب التشخيص

بلغ عدد األعين في عينة االختبار 422عين تتوزع في ثالث مجموعات(شكل :)45

•مجموعة القرنيات المخروطية ()KCتضمنت 13عين (.)%3.08 •مجموعة القرنيات الطبيعية( )NORMALتضمنت 366عين (.)%86.73 •مجموعة القرنيات المشتبهة( )SUSPECTتضمنت 43عين (.)%10.19

105

الصفحة 106

•توزع مجموعة االختبار حسب الجنس والتشخيص:

بلغ عدد اإلناث في العينة )%43.1( 91وعدد الذكور ،)%56.9( 120وكانت نسبة الذكور لإلناث .1:1.318وبتطبيق اختبار Chi-Squareنجد أنه ال يوجد اختالف هام إحصائياً بين الذكور واالناث في المجموعات الثالثة في عينة االختبار (.p>5%جدول )11

جدول 11توزع مجموعة االختبار حسب الجنس والتشخيص واختبار Chi-Square

•توزع مجموعة االختبار حسب العمر:

تراوحت أعمار المرضى بين 67-11سنة وبمتوسط عمري 27.507سنة (جدول .)12وبإجراء اختبار Kolmogorov-Smirnovaلمعرفة توزع متغير العمر تبين أن p=0.000وبالتالي المتغير ال يتبع التوزع الطبيعي وبناء عليه سنستخدم االختبارات الالمعلمية في دراسته (جدول .)13

جدول 12توزع مجموعة االختبار حسب العمر N Range Minimum Maximum Mean Std. Deviation age 422 56.0 11.0 67.0 27.507 12.4867 )Valid N (listwise 422

106

الصفحة 107

جدول 13اختبار التوزع الطبيعي ألعمار مجموعة االختبار Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. age .273 422 .000 .786 422 .000 a. Lilliefors Significance Correction

•توزع متغير العمر حسب الجنس في مجموعة االختبار:

بلغ متوسط العمر عند المرضى اإلناث في العينة 27.44سنة ومتوسط العمر عند المرضى الذكور 27.55سنة (جدول .)14وبإجراء اختبار Mann-Whitney Testتبين عدم وجود فرق هام إحصائياً بين قيم المتوسطات الحسابية لمتغير العمر بين مجموعتي الذكور واإلناث ،حيث بلغت قيمة P=0.681 وهي أكبر من 0.05المعتمدة في دراستنا (شكل .)46

جدول 14توزع متغير العمر حسب الجنس في مجموعة االختبار 95% Confidence Interval for Std. Mean Mean Median Minimum Maximum Deviation Lower Bound Upper Bound F 27.44 25.69 29.18 23 11.906 11 61 M 27.55 25.91 29.20 23 12.933 11 67

107

الصفحة 108

•توزع متغير العمر حسب التشخيص في مجموعة االختبار: oمجموعة القرنيات المخروطية :تراوحت األعمار من 52-11سنة بمتوسط عمري 25.92سنة. oمجموعة القرنيات الطبيعية :تراوحت األعمار من67-11سنة بمتوسط عمري 27.02سنة. oمجموعة القرنيات المشكوك بها :تراوحت األعمار من 67-11سنة بمتوسط عمري 32.11سنة.

وبإجراء اختبار Kruskal Wallis testتبين عدم وجود فرق هام إحصائياً بين قيم المتوسطات الحسابية لمتغير العمر بين مجموعات الدراسة ،حيث بلغت قيمة P=0.097وهي أكبر من 0.05المعتمدة في دراستنا (جدول 15شكل .)47

108

الصفحة 109

توزع متغير العمر حسب التشخيص في مجموعة االختبار15جدول 95% Confidence Interval for Std. Mean Mean Median Minimum Maximum Deviation Lower Bound Upper Bound KC 25.92 17.65 34.19 20 13.689 11 52 NORMAL 27.02 25.80 28.24 23 11.890 11 67 SUSPECT 32.11 27.19 37.04 24 16.001 11 67

لتوزع متغير العمر حسب التشخيص في مجموعة االختبارKruskal-Wallis اختبار47 شكل

109

الصفحة 110

-6-5طرق الدراسة:

-1-6-5القسم األول:

تمت العودة لسجالت المرضى وصورهم على جهاز الطبوغرافيا SIRIUSواستخراج بيانات المرضى بعد تطبيق معايير القبول واالستبعاد سابقة الذكر .تم اعتماد مقياس Klyce/Wilson scale لصور الخرائط وقطر 9ملم ( )Wilson, Klyce, & Husseini, 1993عدا خارطة االرتفاعات قطر 8ملم وجسم مرجعي ملتوي إهليلجي طافي ( )Mazen M Sinjab, 2018cوتم تصنيف الصور المستخرجة بناء على المعلومات المتوفرة (سجالت المرضى وصور الطبوغرافيا الملتقطة) باالعتماد على المعايير المذكور في الفصل الثاني ( )8-2ضمن ثالث مجموعات:

•القرنيات المخروطية الصريحة •القرنيات المشتبهة والمخروطية المجهضة •القرنيات الطبيعية

ومن ثم تم اجراء دراسة إحصائية وصفيه على البيانات المستخرجة واستخدام صور الخرائط لتدريب نظام ذكاء صنعي يعتمد على مبادئ الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق مؤلف من إحدى عشرة شبكة عصبونية صنعية عشرة منها لقراءة صور الطبوغرافيا المتمثلة بالتحدب السهمي األمامي والخلفي، والتحدب المماسي األمامي والخلفي ،وسماكة القرنية ،واالرتفاعات األمامية والخلفية ،وخارطة القوة الكاسرة األمامية والخلفية والمكافئة للقرنية ومن ثم ادخال المعلومات الناتجة عنها لشبكة عصبونية صنعية التخاذ القرار النهائي وتصنيف الصور .تم استخدام لغة بايثون 3.6مستخدمين مكتبة ( )Tensor Flow 1.8 Backend Keras 2.2.3كأساس لبناء النظام وتدريبه.

-2-6-5القسم الثاني:

وقع جميع المرضى أو ذويهم المراجعين على الموافقة المطلعة للدخول بالدراسة .خضع جميع المرضى الستجواب سريري يشمل إضافة للبيانات الشخصية ،السوابق المرضية والعينية والدوائية والعائلية.

إضافة لفحص عيني يشمل ما يلي:

•فحص حدة اإلبصار على لوحةSnellen •فحص القسم األمامي للعين وقعر العين. •فحص أسواء االنكسار •إجراء صورة طبوغرافية •وأخيراً تصنيف الصورة الطبوغرافية للمريض بناء على كل ما سبق 110

الصفحة 111

ثم تم دراسة الصور من قبل طبيب دون االطالع على معلومات المريض معتمداً على المعايير المذكور في الفصل الثاني ( )8-2وتم إدخال الصور لنظام الذكاء الصنعي لتصنيفها إضافة لتصنيفها من قبل البرنامج الملحق بجهاز ،)Phoneix v2.0.0.3) SIRIUSكما تم تصنيف الصور من قبل الطبيب بمساعدة البرنامج الملحق بجهاز )Keratoconus Summary( SIRIUSوتم تصنيف الصور من قبل الطبيب بمساعدة نظام الذكاء الصنعي (االضطالع على نتيجة القراءة لكل خريطة على حدا والنتيجة النهائية للنظام).

تم دراسة Intrarater reliabilityللطبيب من خالل قراءة مئة صورة مأخوذة عشوائياً من عينة التدريب بوقتين مختلفين ومقارنة النتائج لقياس معوليه القراءة لديه باستخدام اختبار Cohen’s Kappaوكانت قيمة االختبار )p=0<5%( 0.925وهي قيمة ممتازة ونستطيع االعتماد على نتائج الطبيب في دراستنا.

-3-6-5عملية التدريب:

•هيكل الشبكة العصبونية التلفيفية: .1شبكة لقراءة صور الخرائط:

عددها 10شبكات متشابهة بالبنية (شبكة عصبونية لكل خريطة) وتم بناؤها من طبقة دخل (بحجم )3*400*400ثم ثالث طبقات تلفيفيه (تحوي 32و32و 64فلتر بحجم 3*3على التتالي) تلي كل طبقة طبقة تجميع ،2*2بعد هذه الطبقات هناك طبقة تسطيح ثم طبقة خاليا عصبونية خفية (64 عصبون) ثم طبقة خرج (ثالث عصبونات).

.2شبكة إلعطاء القرار النهائي:

وهي تتلقى دخلها من الشبكات العشر السابقة ( 30مدخل) ثم تليها ثالث طبقات خفية مكونة من (64 و 32و 16عصبون على التتالي) ثم أخير طبقة خرج (ثالث عصبونات).

•التحديات والحلول في عملية التدريب: oلتجنب Over-Fittingتم استخدام L2 regularizerبقيمة 0.001لطبقة العصبونات الخفية ( )64وتم وضع طبقة )0.3( Dropoutتالية لها وذلك في شبكة قراءة الصور وبشكل مشابه في شبكة القرار النهائي تم استخدام L2 regularizer

111

الصفحة 112

بقيمة 0.001لطبقة العصبونات الخفية األخيرة ( )16وتم وضع طبقة Dropout ( )0.3تالية لها. oكما تم تقسيم مجموعة التدريب لقسمين %80لعملية التدريب و %20لعملية التحقق دون استخدام Cross Validationوتم مراقبة عملية التدريب بحيث يتم إيقافها عند عدم تحسن قيمة الفقد لمجموعة التحقق بعد 10دورات تدريبية ويتم اختيار النموذج الذي حقق أقل فقد على مجموعة التحقق ويتم حفظه .وفي النهاية تم تطبيق جميع الشبكات المدربة على مجموعة االختبار. oوبسبب حجم العينة الصغير تم استخدام عملية زيادة البيانات ( Data )Augmentationحيث يمكن مالحظة أن كل صورة لديها تناظر نسبة للخط العمودي وبالتالي قلبها أفقيا سيضاعف حجم عينة التدريب .كما تم استخدام عملية نقل المعرفة عبر تدريب نموذج قاعدي على جميع الصور المولدة لجميع الخرائط وعلى التتالي (أكثر من 30000صورة) قبل أن يتم استخدام هذا النموذج لتدريب كل خريطة على حدا. oوبسبب عدم التوازن في الحاالت ضمن مجموعة التدريب حيث تشكل مجموعة الطبيعيين نسبة كبيرة تم استخدام الفقد الموزون لتعظيم الفقد الناتج عن حاالت القرنية المخروطية والمشتبه بها وتقليل الفقد الناتج عن الطبيعيين ،وبالتالي تجنب Under- .Fitting

-4-6-5المخرجات األساسية للبحث:

دراسة دقة كل شبكة على حدا والدقة اإلجمالية للنظام في عملية التنبؤ على كل من مجموعة التدريب والتحقق واالختبار ومن ثم مقارنة بين كل من الدقة اإلجمالية لنظام الذكاء الصنعي المقترح ( )AIودقة الطبيب ) (DRودقة البرنامج الملحق بجهاز (CSO) SIRIUSودقة الطبيب بمساعدة نظام الذكاء الصنعي ) (DR&AIودقة الطبيب بمساعدة البرنامج الملحق بجهاز (DR&CSO) SIRIUSعلى مجموعة االختبار.

112

الصفحة 113

-5-6-5التحليل اإلحصائي للبيانات:

استخدام مصفوفة االلتباس ( )Confusion Matrixوذلك لحساب الحساسية والنوعية والقيمة التنبؤية من اإليجابية والقيمة التنبؤية من السلبية وقيمة ( )F1-scoreوالدقة على كل من مجموعة التدريب والتحقق واالختبار .علماً أن نسبة االنتشار تؤثر على حساب القيم التنبؤية لالختبار وتم اعتماد نسب مجموعة االختبار في الحساب .كما أن قيمة F1-scoreتعتبر أفضل من الدقة في حال وجود عدم توازن ضمن المجموعة المدروسة وعند التركيز على الحاالت ذات اإليجابية والسلبية الكاذبة( .)Sokolova, Japkowicz, & Szpakowicz, 2006كما تم استخدام اختبار McNemar للمقارنة بين كل من نتائج الشبكات العصبونية والطبيب مع وبدون مساعدة نظام الذكاء الصنعي والبرنامج الملحق بجهاز .)Hoffman, 1976( SIRIUS

113

أشكال موثقة في قائمة الأشكال

لم يظهر موضع تسمية هذه الأشكال بوضوح في استخراج PDF؛ تُعرض هنا كأصول أشكال مستخرجة من PDF الأصلي مع الحفاظ على رقم الصفحة.