استفاده از شبکه های عصبی یادگیری عمیق در تشخیص درجه بدخیمی سرطان پروستات و تشخیص سرطان سینه
توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد
استفاده از شبکه های عصبی یادگیری عمیق در تشخیص درجه بدخیمی سرطان پروستات و تشخیص سرطان سینه دارای ۱۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد استفاده از شبکه های عصبی یادگیری عمیق در تشخیص درجه بدخیمی سرطان پروستات و تشخیص سرطان سینه کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی استفاده از شبکه های عصبی یادگیری عمیق در تشخیص درجه بدخیمی سرطان پروستات و تشخیص سرطان سینه،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
بخشی از متن استفاده از شبکه های عصبی یادگیری عمیق در تشخیص درجه بدخیمی سرطان پروستات و تشخیص سرطان سینه :
تعداد صفحات : ۱۳
مقدمه در سالهای اخیر علاقه به پژوهش در زمینه بهکارگیری الگوریتمهای هوشمند در تشخیص و طبقهبندی بیماریها به ویژه سرطان، به شدت افزایش یافته است. طبقهبندی تومور یک کار مهم در تشخیص پزشکی محسوب میشود. روشهای محاسبات نرمافزاری به دلیل عملکرد طبقه بندی آنها در تشخیص بیماریهای پزشکی اهمیت زیادی دارند. تشخیص و طبقهبندی تصاویر پزشکی یک کار چالش برانگیز است. روش کار برای تشخیص درجه بدخیمی سرطان پروستات و خوشخیم یا بدخیم بودن سرطان سینه از طبقهبندی کننده شبکه عصبی عمیق به کمک فریمورک تنسورفلو و بهرهگیری از کتابخانه کراس استفاده شده است. در مرحله آموزش، تصاویر آموزشی به همراه کلاس خروجی آن برای شبکه در نظر گرفته میشود. حین آموزش وزنهای فیلتر در هر تکرار بهروز میشوند. بهنحویکه بعد از چندین تکرار وزن های بهینه بهروز میشوند و شبکه آموزش میبیند تا بهترین ویژگی را از تصاویر استخراج کند. نتایج روش پیشنهادی در این تحقیق که بر پایه شبکه های عصبی عمیق است، با توجه به استخراج ویژگی های موثرتر و دقیق تر، دقت تشخیص ۸۳/۹۵ %و ۵/۹۹ %به ترتیب در سرطان سینه و سرطان پروستات را فراهم می آورد که نسبت به روش های موجود باعث افزایش بیش از ۷% در دقت تشخیص گردیده است. نتیجهگیری سرطان یکی از شایعترین بیماریهای پیشرونده در جهان است. سرطان در سلولها آغاز میشود که پایههای ساختمانی اولیه هستند که بافت را تشکیل میدهند. یکی از چالشهای موجود در تکنیکهای تشخیص تصاویر پزشکی، مشکل در تجزیه و تحلیل بافتهای متراکم است. با توجه به اینکه تشخیص توسط انسان زمانبر و دارای احتمال خطای بیشتری است، محققان در تلاش بودهاند تا با الگوریتمهای مختلف تشخیص را به صورت اتوماتیک انجام دهند.
- لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
- همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
- ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.