طراحی یک سیستم CAD برای شناسایی و طبقه بندی تومورهای سرطان سینه در تصاویر DCE-MR بر اساس شبکه های عصبی کانولوشن سلسله مراتبی


در حال بارگذاری
طراحی یک سیستم CAD برای شناسایی و طبقه بندی تومورهای سرطان سینه در تصاویر DCE-MR بر اساس شبکه های عصبی کانولوشن سلسله مراتبی
23 اکتبر 2022
فایل ورد و پاورپوینت
2120
1 بازدید
۹۷,۷۰۰ تومان
خرید

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

 طراحی یک سیستم CAD برای شناسایی و طبقه بندی تومورهای سرطان سینه در تصاویر DCE-MR بر اساس شبکه های عصبی کانولوشن سلسله مراتبی دارای ۲۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد طراحی یک سیستم CAD برای شناسایی و طبقه بندی تومورهای سرطان سینه در تصاویر DCE-MR بر اساس شبکه های عصبی کانولوشن سلسله مراتبی  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 طراحی یک سیستم CAD برای شناسایی و طبقه بندی تومورهای سرطان سینه در تصاویر DCE-MR بر اساس شبکه های عصبی کانولوشن سلسله مراتبی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن طراحی یک سیستم CAD برای شناسایی و طبقه بندی تومورهای سرطان سینه در تصاویر DCE-MR بر اساس شبکه های عصبی کانولوشن سلسله مراتبی :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : هوش محاسباتی در مهندسی برق (سیستم های هوشمند در مهندسی برق)

تعداد صفحات :۲۰

در این مقاله، یک سیستم CAD بر اساس شبکه های عصبی کانولوشن سلسله مراتبی با ساختاری جدید، جهت ایجاد تمایز بین تومورهای خوش خیم و بدخیم در تصاویر MR سینه پیشنهاد شده است. شبکه عصبی کانولوشن، یک شبکه سلسله مراتبی عصبی است که بر روی تصاویر دو بعدی اعمال می شود و فرآیندهای استخراج ویژگی و طبقه بندی را در یک ساختار واحد و کاملا تطبیقی، ادغام می کند. این ساختار می تواند ویژگی های دو بعدی کلیدی را به صورت خودکار استخراج نموده و نسبت به اعوجاجات هندسی و محلی در تصاویر ورودی مقاوم است. در ادامه، نتایج پیاده سازی فرآیندهای یادگیری و آزمایش HCNN بر اساس روش های بهینه سازی گرادیان نزولی و پس انتشار عدول شونده مورد ارزیابی قرار گرفته و نشان داده شده است که HCNN پیشنهادی با رویکرد یادگیری پس انتشار عدول شونده، یک ساختار عصبی سلسله مراتبی کارآمد و مقاوم را جهت طراحی یک سیستم CAD پایه در تصاویر MR سینه ارائه می کند بطوریکه از آن می توان بطور بالقوه، بعنوان یک مکانیسم برای ارزیابی انواع ناهنجاری ها در تصاویر پزشکی استفاده نمود.

کلید واژه: سرطان سینه، تصویربرداری رزونانس مغناطیسی با کنتراست بهبود یافته، سیستم های تشخیص به کمک کامپیوتر، شبکه های عصبی کانولوشن سلسله مراتبی

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