شناسایی تومور در تصاویر MRI با استفاده از تکنیک های پردازش تصویر و جداسازی بیماران با استفاده از تکنیک های شبکه عصبی


در حال بارگذاری
17 سپتامبر 2024
فایل ورد و پاورپوینت
2120
3 بازدید
۶۹,۷۰۰ تومان
خرید

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

 شناسایی تومور در تصاویر MRI با استفاده از تکنیک های پردازش تصویر و جداسازی بیماران با استفاده از تکنیک های شبکه عصبی دارای ۱۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد شناسایی تومور در تصاویر MRI با استفاده از تکنیک های پردازش تصویر و جداسازی بیماران با استفاده از تکنیک های شبکه عصبی  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 شناسایی تومور در تصاویر MRI با استفاده از تکنیک های پردازش تصویر و جداسازی بیماران با استفاده از تکنیک های شبکه عصبی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد


بخشی از متن شناسایی تومور در تصاویر MRI با استفاده از تکنیک های پردازش تصویر و جداسازی بیماران با استفاده از تکنیک های شبکه عصبی :

تعداد صفحات :۱۰

چکیده مقاله:

تحقیق های جدید امروزه در زمینه پزشکی بر شناسایی تومورمغزی از طریق تصاویر MRI متمرکز است.معمولا تصاویر MRI جهت گرفتن تصویراز بافت های نرم بدن انسان استفاده می شود. این عمل معمولا قبل از انتقال بیمار به اتاق عمل و عملیات های جراحی انجام می گیرد. برای شناسایی تومور در تصاویر MRI، تکنیک تکه سازی تصویر الزامی است.شناسایی تومور با تصاویر MRI دشوار و زمانبر است. براساس این سختی ها، ما یک روش جدید برای شناسایی اتوماتیک تومور مغزی با استفاده از تکه سازی تصویر، استخراج ویژگی ها و طبقه بندی جهت جداسازی منطقه تومورمغزی در تصویر MRI استفاده کردیم. روش پیشنهادی ما از ترکیب پنج مرحله پیش پردازش با استفاده از فیلترسازی های مختلف بر تصویر، تکه سازی به روش آستانه گذاری تصویر، استخراج ویژگیها (شامل خواص مورفولوژیکی و ساختاری تصاویر)،انتخاب ویژگی ها با استفاده از PCA و طبقه بندی با استفاده از ANN بوجود آمده است. به هر حال ما ۷۲ ویژگی مختلف از هرتصویربرای ۱۴۰ مشاهده استخراج کردیم و با استفاده از PCA ، ۶ ویژگی موثرتر آنها را انتخاب کردیم. داده های کل و انتخاب شده را در ANN بکار بردیم. بطورکلی نتایج مناسب و خوبی از بررسی نتایج بدست آمد.

  راهنمای خرید:
  • در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.