فایل ورد کامل یک رویکرد خودکار مبتنی بر گراف برای طبقه بندی سرخرگ / سیاهرگ در تصاویر شبکیه ‌ای

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

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل یک رویکرد خودکار مبتنی بر گراف برای طبقه بندی سرخرگ / سیاهرگ در تصاویر شبکیه ‌ای،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۳ صفحه

۵.نتیجه‌گیری
طبقه‌بندی سرخرگ‌ها و سیاهرگ‌ها در تصاویر شبکیه‌ای برای تقسیم‌بندی خودکار تغییرات عروقی، ضروری است. در بخش‌های قبلی، ما یک روش‌شناسی خودکار را برای طبقه‌بندی رگ‌های شبکیه‌ای به سرخرگ‌ها و سیاهرگ‌هایی کرده‌ایم که متمایز از راه حل‌های پیشین هستند. یک تفاوت اصلی، این حقیقت است که روش ما قادر است که همه‌ی درخت عروقی را طبقه‌بندی کند و محدود به طبقه‌بندی نواحی خاص مورد نظر (مورد علاقه)، به طور نرمال اطراف دیسک چشمی، نمی‌شود. در حالی‌که اغلب روش‌های قبلی عمدتا ویژگی‌های کثرتی (غلظتی) را برای تمایز بین سرخرگ‌ها و سیاهرگ‌ها استفاده می‌کنند، روش ما اطلاعات اضافی استخراج شده از گرافی که شبکه‌ای عروقی را نمایش می‌دهد استفاده می‌کند.

عنوان انگلیسی:An Automatic Graph-Based Approach for Artery/Vein Classification in Retinal Images~~en~~

V. CONCLUSION

The classification of arteries and veins in retinal images is essential for the automated assessment of vascular changes. In previous sections, we have described a new automatic methodology to classify retinal vessels into arteries and veins which is distinct from prior solutions. One major difference is the fact that our method is able to classify the whole vascular tree and does not restrict the classification to specific regions of interest, normally around the optic disc. While most of the previous methods mainly use intensity features for discriminating between arteries and veins, our method uses additional information extracted from a graph which represents the vascular network.

$$en!!