مقاله ارائه تشخیص بیماری سرطان معده با استفاده از ترکیب و تعامل الگوریتمهای پردازش تصویر، الگوریتم الگوی باینری محلی و ماشین بردار پشتیبان

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله ارائه تشخیص بیماری سرطان معده با استفاده از ترکیب و تعامل الگوریتمهای پردازش تصویر، الگوریتم الگوی باینری محلی و ماشین بردار پشتیبان دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله ارائه تشخیص بیماری سرطان معده با استفاده از ترکیب و تعامل الگوریتمهای پردازش تصویر، الگوریتم الگوی باینری محلی و ماشین بردار پشتیبان  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 مقاله ارائه تشخیص بیماری سرطان معده با استفاده از ترکیب و تعامل الگوریتمهای پردازش تصویر، الگوریتم الگوی باینری محلی و ماشین بردار پشتیبان،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله ارائه تشخیص بیماری سرطان معده با استفاده از ترکیب و تعامل الگوریتمهای پردازش تصویر، الگوریتم الگوی باینری محلی و ماشین بردار پشتیبان :

تعداد صفحات:۱۰
چکیده:
هر چند میران بروز سرطان معده طی دهههای اخیر در ممالک غربی بطور چشمگیری کاهش یافته است،اما این بیماری هنوز یکی از علل مرگ و میردر کشورهای در حال توسعه میباشد. در کشور ما، سرطان معده جز شایع ترین بدخیمیها بوده که میزان بروز آن در بعضی مناطق همچون شمالغرب وشمالشرق بالاست. در این تحقیق روش جدیدی برای تشخیص بیماری سرطان معده ارائه شده است. یکی از مشکلات اساسی مربوط به این بیماری عدم تشخیص بموقع و صحیح آن میباشد. امروزه پزشکان بیش از هر چیز با تکیه بر تجربیات و دانسته های خود، آزمایشات پیچیده و وقت گیر به این بیماری پیمیبرند. با اینوجود خطاهای انسانی اجتناب ناپذیر است؛ در این تحقیق دادههای ۵۵ فرد (انتخاب تصادفی) مورد ارزیابی قرار گرفتند. با استفاده از فرآیندهای پردازش تصویر و الگوریتمهای هوشمند مصنوعی شامل؛ پیش پردازشهای اولیه به منظور بهبود کیفیت و ویژگیهای آماری تصویر، الگوریتم الگوی باینری محلیLBPبه منظور استخراج ویژگی، الگوریتم هیستوگرام تصویر Histogram به منظور بیان استخراج ویژگیهای بیماران و الگوریتم ماشین بردار پشتیبانSVM به منظور طبقه بندی صحیح بین بیماران و موارد مشکوک در جهت شناسایی و تشخیص بیماری استفاده شده است. سیستم پیشنهادی با استفاده از ترکیبروشهای مذکور موفق شد با تکیه بر ویژگیهای پایگاه داده در قالب ترکیب و تعامل به دقت شناسایی ۹۱۸ % دست یابد. روشهای حاضر علی رغم دقت بالا، هزینهبر و وقت گیر میباشند؛ که با مقایسه این روش با روشهای مذکور به دقت و کارایی آن پی خواهیم برد.