في هذه الورقة العلمية نستعرض و نسرد ، المزايا و القيود المفروضة على التقنيات الفعالة المهمة التي تم توظيفها و تطويرها لكشف الانتحال في النصوص . و قد تبين أن العديد من الأساليب المقترحة لكشف الانتحال لديها نقاط ضعف و عدم الكشف عن بعض الأنواع من عمليات
الانتحال.
و تقوم هذه الورقة بدراسة مسحية حول كشف الانتحال بما في ذلك العديد من الموضوعات المهمة في كشف الانتحال، و هي تعريف الانتحال، و منع الانتحال و كشف الانتحال ، و أنظمة كشف الانتحال، و عمليات كشف الانتحال و بعض تقنيات كشف الانتحال الحالية.
تقارن هذه الورقة بين مختلف خوارزميات كشف الانتحال، و تظهر نقاط الضعف، و نقاط القوة، و توصف قوة خوارزميات كشف الانتحال الدلالية، و تظهر فعالية هذه الخوارزميات في الكشف عن حالات الانتحال لا تستطيع خوارزميات كشف الانتحال الأخرى اكتشافها، حيث أنه تم تطوير خوارزميات كشف الانتحال الدلالية للتخلص من نقاط الضعف التقليدية التي تمتلها جميع خوارزميات كشف الانتحال الأخرى.
إن الحجم الهائل للصور الرقمية المنتجة من المشافي تزداد بسرعة. الصور الطبية يمكن أن تلعب دوراً مهماً بالمساعدة في التشخيص و المعالجة. و يمكن أن تكون مفيدة أيضاً في مجال التعليم لطلاب الطب بواسطة الشرح لهذه الصور الذي يساعدهم في دراستهم. مجال جديد لاست
عادة الصور باستخدام تصنيف الصور الالي تمت مناقشته خلال السنوات الماضية. تصنيف الصور الطبية يمكن أن يلعب دوراً مهماً لأغراض التشخيص و التدريس الطبية. لهذه الاسباب عدة معالجات للصور تم استخدامها.
في هذه الورقة أولاً: تمت دراسة مجموعة من الطرائق المتضمنة خلال خطوات معالجة الصور الطبية, مثل المرشح الوسيط, و معادلة الرسم البياني. ثانياً: تحديد و استخراج الخصائص الهامة للصور, كمصفوفة التدرج الرمادي. ثالثاً: تقنيات التصنيف و التي تقسم الى ثلاث طرق: 1- تصنيف الاكساء, 2- تصنيف الشبكات العصبونية, 3- تصنيف ك- أقرب جار.
رابعاً: تم في هذا البحث استخدام صور الرنين المغناطيسي للدماغ لتحديد منطقة الورم في الدماغ. تبدأ الخطوات بإجراء معالجة أولية للصورة قبل إدخالها الى الخوارزمية بتحويلها إلى صورة ثنائية بتدرج رمادي ليتم بعد ذلك إزالة المعلومات النصية من الصورة (معلومات المريض و بارامترات صورة الدماغ) و ذلك باستخدام خوارزمية خاصة، بعد ذلك يتم إزالة أجزاء الجمجمة من صورة الدماغ دون التأثير على المادة البيضاء و المادة الرمادية في الدماغ. ثم بعد ذلك يتم استخدام مرشح معدل (مطور) عن المرشح الوسيط لإزالة الشوائب من الصورة الرقمية الناتجة.
