میلاد النبی صلی اللہ علیہ و آلہٖ وسلم
ایک باوقار ،خودمختار، ذی شعور اور زندہ و بیدار قوم کا یہ شعار ہوتا ہے کہ وہ خود کو فعال و سرگرم اور پر جوش رکھنے کے لیے قومی اہمیت کے حامل دنوں کو کبھی فراموش نہیں کرتی بلکہ انہیں ہمیشہ یاد رکھتی ہے اور جب بھی سال بعد وہ دن آتا ہے تو پورے جوش و جذبے اور ذوق وشوق کے ساتھ اسے مناتی ہے تا کہ نئی نسلیں بھی اس کی افادیت و اہمیت سے آگاہ ہوں اور ان کے اندر بھی اللہ تعالیٰ کا شکر ادا کرنے کا داعیہ پیدا ہو جس نے انہیں اور ان کے آباؤ اجدادکو اورپوری قوم کو اس نعمتِ عظمیٰ سے نوازا، حریت فکر، مقام ِبندگی اور حصولِ سعادت کے آداب سے آشنا کیا اور یہ ذوق و دیعت کیا کہ میدان میں آئیں اور اپنی آزادی و بقائ، عقائد ونظریات اور تہذیب وشعار کی حفاظت میں کوئی دقیقہ فروگذاشت نہ کریں اورکسی کوقومی وجود کی طرف دستِ تعدی دراز کرنے اور نظریاتی سرحدوں پر شب خون مارنے کی اجازت نہ دیں۔
حضور نبی کر یمصلی اللہ علیہ و آلہٖ وسلم پیر کے دن روزہ رکھا کرتے تھے جب آپ صلی اللہ علیہ و آلہٖ وسلمسے پوچھا گیا کہ آپ اس دن روزہ کیوں رکھتے ہیں تو آپصلی اللہ علیہ و آلہٖ وسلم نے فرمایا (’’اَنَاوُلِدْتَ‘‘) میں روزہ اس لیے رکھتا ہوں کہ اس میں میری ولادت ہوئی ہے۔ اُمت کے لئے اس سے بڑھ کر قومی اہمیت کا دن اور کوئی نہیں ہوسکتا۔ اس لیے اپنے نبیصلی اللہ علیہ و آلہٖ وسلم کی ولادت کے دن کو دھوم دھام سے منانا، جائز حدود کے اندر رہ کر خوشی کا اظہار کرنا، غربا و مساکین کو کچھ کھلانا، روزہ رکھنا ، عبادت کرنا، دُرودوسلام کا نذرانہ پیش کرنا، اس دن کے...
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami sejauh mana Implementasi kebijakan pemerintah dalam pencegahan penyebaran Covid19, untuk mengetahui implementasi kebijakan pemerintah terhadap masyarakat dan mengetahui faktor yang mempengaruhi dalam pencegahan penyebaran Covid 19. Penelitian ini dilakukan di Kantor Dinas Kesehatan Kota Padang dan Badan Kesatuan Bangsa dan Politik. Penelitian ini menerapkan teknik analisis kualitatif menggunakan pendekatan deskriptif. Hasil dan kesimpulan dari penelitian ini adalah pemerintah telah menerapkan beberapa kebijakan dalam penanganan covid19 diantaranya melakukan pemberian pelayanan kesehatan masyarakat selama masa pandemi. Peraturan yang telah dibuat harus selalu dipatuhi mengingat faktor penghambat dari implementasi kebijakan ini adalah kesadaran diri terhadap bahaya virus Covid19.
Breast cancer (BC) is the highest cause of deaths in ladies around the globe. Woman are unaware in the remote and backward areas of under developed and developing states, that treatment of breast cancer is possible if it is found at an early stage. The casualties of BC can also be reduced, if demographic risk factors of female are evaluated a prior. Due to its nature of complexity, identifying breast irregularity through mammography and/or ultrasonography is a challenging job for radiologists. A more consistent and precise imaging based computer aided diagnosis (CAD) system assists in recognition of breast cancer at initial stage and play a noteworthy role in the classification of suspicious breast lesions. Ultrasonography of breast is acknowledged as the utmost significant support to mammography for patients with palpable masses and unsatisfying results of mammograms especially in case of young female. Therefore, a CAD system is required for breast ultrasound (BUS) images to distinguish malignant and benign cases. This dissertation has two main modules: the first one is CAD system and second one is the risk assessment of BC. In the proposed CAD framework, pre-processing is executed to remove the unwanted area and suppress the noise from the mammography and ultrasonography images. Then segmentation detects the lump in mammograms and BUS images using cascading of Fuzzy C-Means (FCM) and region-growing technique called FCMRG method and marker-controlled watershed transformation respectively. Hyrbrid features extraction technique employing local binary patterns and gray level cooccurance matrix (LBP-GLCM) along with local phase quantization (LPQ) is used for mammography to extract significant information from segmented masses. Morphological features of ultrasound breast lesion are designed to extract various statistical parameters from contour and shape properties. These features are then used to differentiate benign masses from malignant one using support vector machine (SVM), decision tree (DT), K nearest neighbors (KNN), linear discriminant analysis (LDA) and ensemble classifier. The goodness of the proposed CAD model is evaluated through performance measures on Mammographic Image Analysis Society (MIAS), Digital Database for Screening Mammography (DDSM) and Open Access Series of Breast Ultrasonic Data (OASBUD) datasets. The proposed CAD system achieved remarkable accuracy (=98.2%) with hybrid features on MIAS dataset and (=96%) with morphological features on transverse scan of OASBUD dataset. The proposed CAD system can also be implemented for the patients residing in the rural and backward areas to diagnose the scanned images of mammography and ultrasonography and to detect breast anomalies in the nonavailability of expert radiologists and weak cellular coverage. In second module, demographic risk factors of female have been employed to evaluate the risk grade (that is low, moderate, high) in a specific lady under investigation. For this purpose, Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) with sub-clustering and FCM is used and achieved high accuracy on the patient data gathered through questionnaire. The outputs of the CAD system can also be used to merge with demographic risk factors of the patients to find the future prediction of possibly occurring breast cancer risk.