حصول الطالبة هدى على هاشم على درجة الماجستير بتقدير امتياز في هندسة تقنيات الاجهزة الطبية
15/04/2019
حصلت طالبة الماجستير هدى على هاشم في هندسة تقنيات الاجهزة الطبية على درجة الماجستير بتقدير امتياز عن رسالتها الموسومة:  توقع سقوط وموقع مرضى الشلل الرعاشي بالاعتماد على الشبكه العصبيه والتقنيه اللاسكليه لل ZigBee

حصلت طالبة الماجستير هدى على هاشم في هندسة تقنيات الاجهزة الطبية على درجة الماجستير بتقدير امتياز عن رسالتها الموسومة: 
توقع سقوط وموقع مرضى الشلل الرعاشي بالاعتماد على الشبكه العصبيه والتقنيه اللاسكليه لل ZigBee

الخلاصة
من المتوقع أن يزداد اعداد كبار السن الذين تزيد أعمارهم عن 65 سنة إلى مليار في عام 2030 ، وبالتالي فإن نسبة كبار السن الذين تتراوح أعمارهم بين 20-64 سنة ستكون حوالي 35٪ من سكان العالم. لذلك ، فإن مراقبة سقوط المسنين أمر بالغ الأهمية. إن اكتشاف السقوط كبار السن لمرضى باركنسون ( PD ) من العوامل المهمة التي يمكن أن تتسبب في إصابات أو عظام مكسورة ، مما يقلل من نمط الحياة ، وقد يؤدي إلى وفاة كبار السن. في هذه الرساله ، تم تصميم نظام الكشف عن السقوط وتطبيقه على أساس شبكة مستشعرات ZigBee اللاسلكية منخفضة الطاقة .(WSN) ومع ذلك ، فإن مثل هذه الأنظمة تعاني من العديد من القيود والتحديات مثل دقة اكتشاف السقوط بسبب عدم التمييز بين أحداث السقوط والأنشطة اليومية للمسنين ، واستهلاك الطاقة العالية بسبب التشغيل المستمر للنظام ، وتوقع موقع حادث سقوط الناجم عن عدة قيود في طرق التوطين التقليدية ، وفقد المسير للانتشار الراديوي في البيئات الداخلية بسبب الشرفات في مسير انتشار الترددات الراديوية.يهدف هذا البحث إلى تصميم وتنفيذ نظام للكشف عن السقوط يمكن ارتداؤه (WFDS) لمرضى
PD ذوي دقة قياس عالية في القياس استنادًا إلى WSN ، لتقليل استهلاك الطاقة وإطالة عمر البطارية في WFDS ، لتحديد موقع حادث سقوط المسنين مع دقة عاليه ، لاشتقاق نموذج جديد لخسارة مسار القناة اللاسلكية مع المعلمات المادية ذات الصلة لتحديد المسافة بين العقدة المريض والمستقبل. تم الكشف عن سقوط المريض بدقة على أساس اثنين من أجهزة الاستشعار اللاسلكية ، وتشمل العقدة الأولى جهاز استشعار التسارع ومستشعر الميل ووحدة التحكم الدقيقة و . ZigBee بينما يتكون الثاني من مستشعر Myoware ومستشعر القوة ووحدة التحكم الدقيقة و. ZigBee تم تحديد اتجاه سقوط بدقة على أساس خوارزمية حدث السقوط الاتجاه (DFE) التي نفذت في عقدة المتلقي. تم تحقيق نموذج أولي موفر للطاقة من WFDS على أساس خوارزمية حدث البيانات (DEA) ونظام النوم / الاستيقاظ. بالإضافة إلى ذلك ، تم اختيار بروتوكول ZigBee اللاسلكي منخفض الطاقة وأجهزة الاستشعار لزيادة تقليل استهلاك الطاقة من .WFDS تم إنجاز توقع مكان المسنين باستخدام مجموعة من مؤشر قوة الإشارة المستلمة (RSSI) لعقد تثبيت ZigBee (ANs) والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) . تم اختيار شبكة التغذية العصبية الأمامية (FFNN) على أساس خوارزمية التدريب ليفنبرغ-ماروكارد (LM) لتدريب واختبار والتحقق من صحة البيانات باستخدام برنامج MATLAB . وعلاوة على ذلك ، فإن نموذجًا جديدًا لخسارة المسار استنادًا إلى خوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) المهجنة مع معادلة متعددة الحدود (PE) يُطلق عليها اسم PE-PSO الهجين في هذا العمل لتحسين الخطأ في المسافة.
تم تحقيق النتائج التجريبية لخوارزمية DFE حوالي 100٪ من أجل الدقة والحساسية وخصوصية سقوط المسنين. وبالتالي ، يمكن لبرنامج WFDS المقترح أن يكتشف بدقة اتجاه حدث سقوط في الوقت الحقيقي وأن يرسل تنبيهًا لأفراد عائلة المريض دون أي إنذار كاذب. تم تحسين استهلاك الطاقة من WFDS للعقدين استشعار ، حيث تم تمديد عمر البطارية إلى عشر سنين وثلاثة شهرا لأجهزة الاستشعار التسارع ومستشعر Myoware نسبة إلى التشغيل التقليدي ، على التوالي ، وبالتالي تم تحسين توفير الطاقة إلى 100 ٪ و 98.3 ٪. تم تحسين خطأ التعريب المسنين على أساس ANN بالنسبة للدراسات السابقة. حيث تم تحقيق متوسط الخطأ المطلق البالغ 0.232 م لألوية ANs المعتمدة. ومع ذلك ، تم تحسين خطأ توطين المسنين على أساس أربعة ANs بنسبة 65 ٪ مقارنة مع ثلاثة ANs. كشفت النتائج أيضا أن زيادة أعداد الخلايا العصبية في كل طبقة من ANN يمكن تحسين دقة توقع مكان المسنين. كما حقق نظام PE-PSO الهجين تحسنًا بنسبة 85٪ في خطأ تقدير المسافة مقارنةً بنموذج التظليل العادي القياسي ((LNSM
تكونت لجنة المناقشة من أ. م. د –موسى كاظم والي رئيسا و أ. م . د محمد ناصر حسين - عضوا و ا. م. د عدنان حسين علي – عضواً و أ.م سليم لطيف محمد عضوا ومشرفا