88 صفحه تحقیق تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

تحقیق تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در قالب فایل word در 88 صفحه تهیه شده است. در این تحقیق تمامی مباحث مربوط به این موضوع بررسی شده است. این تحقیق شامل 4 فصل نگارش شده است.

دسته بندی: فنی مهندسی » کامپیوتر و IT

تعداد مشاهده: 89 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.docx

فرمت فایل اصلی: docx

تعداد صفحات: 88

حجم فایل:5,986 کیلوبایت

  پرداخت و دانلود  قیمت: 162,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.
0 0 گزارش
  • سرطان سینه از نوع گسترده از شايع ترين سرطان در زنان مي باشد. بسياري از موارد، سرطان سينه تا رسيدن به مرحله پيشرفته تشخيص داده نمي شود. اين نتيجه با آمار تأسف بار زنده ماندن افراد مبتلا به سرطان سينه ارتباط دارد و اينكه براي تشخيص سريع سرطان سينه به ابزاري نياز مي باشد. انجام ماموگرافي اين نياز را برآورده كرده است. در سال هاي اخير تحقيقات زيادي بر روي تصاوير ماموگرافي صورت گرفته است، تا بتوان بدون دخالت فرد تشخيص دهنده توده هاي سرطاني را با استفاده از روش هاي پردازش تصوير و برنامه ريزي هاي كامپيوتري و .... تشخيص داد تا بتوان از خستگي، عدم دقت و اشتباهات ديدي فرد جلوگيري نمود. همچنین شبکه های عصبی مصنوعی به طور گسترده برای پیش بینی و پیش آگهی سرطان سینه می تواند کمک زیادی بکند. هدف از اين سمينار فراهم آوردن مطالب مربوط به تشخيص سرطان سينه با استفاده از شبكه هاي عصبي مصنوعي و تكنيكهاي ارائه شده در سالهاي اخير مي باشد و همچنين توجه محققان در زمينه تحقيق پيشرفته در كشف و تشخيص سرطان سينه و تكنيك هاي مرتبط مانند پردازش تصوير، تكنولوژي كامپيوتر، و تصوير برداري راديولوژيكي را نشان مي دهد.

    فهرست مطالب:
    فصل 1: مقدمه    10                  
    1-1-مقدمه .11
    فصل 2: مروری بر تشخیص سرطان سینه        12
    2-1- سرطان سینه 13  
    2-2- عوامل خطرساز در سرطان سینه 14
    2-3- اصول ماموگرافی 15
    2-3-1- ماموگرافی تشخیصی 17
    2-3-2- هدف ماموگرافی تشخیصی 17
    2-3-3- ماموگرافی و غربالگری سرطان سینه 17
    2-4- تشخیص با روش های كامپیوتری 18
    2-5- تکنیک های چندگانه  CAD 19
    2-6- روش های تصویر برداری 19
    2-6-1- ماموگرافی دیجیتال 19
    2-6-2- کشف و تشخیص سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی  20
    2-6-3- کشف و تشخیص سرطان سینه به کمک کامپیوتر 22
    2-7- تکنیک های کلیدی برای سیستم های CAD 23
    2-7-1- روش های پردازش تصویر برای کشف خوشه های MC 23
    2-7-1-1- روش های مقدماتی جلوه دادن تصویر 24
    2-7-1-2- روش های مدلسازی تصادفی 24
    2-7-1-3- روش های تجزیه چند مقیاسی 25
    2-7-1-4- روش های یادگیری ماشین 26
    2-7-2- کشف توده ها در عکس های ماموگرافی 28
    2-7-3- کشف اعوجاج ساختاری در ماموگرام ها  33
    2-7-4- کشف عدم تقارن دو طرفه در ماموگرام 35
    2-7-5- جلوه دادن تصویر برای تشخیص سرطان سینه 38
    2-7-6- بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا (CBIR) در ماموگرافی 41
    2-8- مروری بر تکنیک های جداسازی اتوماتیك توده 44
    2-8-1- روش های مبتنی بر رشد ناحیه 45
    2-8-2- خوشه بندی فازی C-means 45
    2-8-3- تبدیل ویولت گسسته دو بعدی(DWT) 46
    2-8-4- الگوریتم آب پخشان (Watersheds) 47
    2-8-5- الگوریتمLinde Buzo and Gray Algorithm (LBG ) 47
    2-8-6- منطق فازی 48
    2-8-7- میدان تصادفی ماركوف 49
    2-8-8- ماتریس هم رخداد 50
    2-8-9- عملگرهای مورفولوژیكال  50
    فصل 3: شبکه عصبی در تشخیص بیماری          52                                                    
    3-1- مقدمه 53
    3-2- شبکه عصبی 54
    3-3- جنبه های اصلی طراحی شبکه عصبی 54
    3-4- مدل شبكه عصبي و آموزش آن 56
    3-5- تشخيص بيماري‌ها 57
    3-5-1- استفاده از شبکه عصبی در تشخیص بیماری 57
    3-6- كاربرد شبكه هاي عصبي مصنوعي در علوم پزشكي 58
    3-6-1-  سيستم هاي تشخيص بيماري 58
    3-6-2- تجزيه و تحليل هاي بيوشيميايي 58
    3-6-3- تجزيه و تحليل تصويربرداري پزشكي 58
    3-6-4- توسعه دارويي 58
    3-7- كاربرد شبكه‌هاي عصبي در تشخيص سرطان سينه 58
    3-7-1- وردي هاي شبكه ها 59
    3-7-2- پيش بيني سرطان بدخيم با استفاده از ماموگرافي 59
    3-7-3- - پيش بيني سرطان پيشرفته با ماموگرافي 60
    3-7-4- تشخيص بدخيم بودن سرطان با ultrasounds 61
    3-8- پيش بيني و پيش آگاهي 61
    فصل4 مروری بر کارهای گذشته در تشخیص سرطان سینه         62                                      
    4-1- مقدمه  63
    4-2- بررسی تکنیک های شبکه عصبی برای طبقه بندی داده های سرطان سینه 64
    4-3- تشخیص توده سرطان سینه درتصاویر ماموگراف 64
    4-4- تشخیص تومور درتصاویر ماموگرافی با استفاده از تکنیک تدریج بردار 66
    4-5- افزایش تصاویر ماموگرافی و حذف نویز 68
    4-6- نظریه جدید برای تشخیص میكروكلسیفیكیشن ها 70
    4-7- تشخیص اتوماتیك سرطان سینه درتصاویر ماموگرافی 71
    4-8- تشخیص كامپیوتری بر اساس پردازش تصاویر پزشكی 73
    4-9- الگوریتم هوش مصنوعی برای تشخیص تومور 74
    4-10- سیستم های تشخیص كامپیوتری برای ماموگرافی دیجیتال 75
    4-11- استفاده ازمیدان تصادفی ماركوف برای تشخیص تومو 77
    4-12- تشخیص زود هنگام سرطان سینه با استفاده از تکنیک SVM 78
    4-13- جداسازی اتوماتیك توده در تصاویر ماموگرافی 80
    فصل 5: جمع بندی                   81                                    
    5-1- جمع بندی 82
    مراجع



    برچسب ها: پرسپترون
  

به ما اعتماد کنید

تمامي كالاها و خدمات اين فروشگاه، حسب مورد داراي مجوزهاي لازم از مراجع مربوطه مي‌باشند و فعاليت‌هاي اين سايت تابع قوانين و مقررات جمهوري اسلامي ايران است.
این سایت در ستاد ساماندهی ثبت شده است.

درباره ما

فروش اینترنتی فایل های قابل دانلود، پروژه، مقاله، و....
در صورتی که نیاز به راهنمایی دارید، صفحه راهنمای سایت را مطالعه فرمایید.

تمام حقوق این سایت محفوظ است. کپی برداری پیگرد قانونی دارد.
طراحی سایت: وبتینا