فایل ورد کامل  الگوریتم ژنتیک هیبریدی برای استخراج و انتخاب ویژگیهای تصاویر پزشکی

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  الگوریتم ژنتیک هیبریدی برای استخراج و انتخاب ویژگیهای تصاویر پزشکی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۰ صفحه

۶ نتیجه آزمایش
انتخاب ویژگیهای بهینه از کلیه ویژگیهای استخراج شده تصاویر پایگاه داده صورت می گیرد. ازشیوه هیبریدی الگوریتم شاخه و حد و الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی برای انتخاب ویژگی استفاده می شود. دراینجا عملکرد سیستم CBMIR پیشنهادی راقبل از الگوریتم بازخورد ربط و بعد از الگوریتم بازخورد ربط باهم مقایسه می کنیم. از الگوریتم چگالی تنوع (DD) برای بازخورد ربط استفاده می شود. در این راستا دو آزمایش گروهی انجام داده و هر آزمایش گروهی شامل پنج پرس و جوی متفاوت بود و پنج پرس و جوی متفاوت از هر گروه ممکن است همپوشانی داشته یا نداشته باشد. دقات ورادیوی فراخوانی مورد استفاده هر گروه برای ارزیابی سیستم پیشنهادی با میانگین هر پنج پرس و جو بیان می شود که در شکل ۲(a) و (b) نشان داده شده است.

عنوان انگلیسی: Hybrid Genetic Algorithm for Medical Image Feature Extraction and selection~~en~~

۷ Conclusion

An improved approach for the feature selection method in content based medical image retrieval using hybridapproach of “branch and bound algorithm” and “Artificial bee colony algorithm” was implemented and therelevance feedback also implemented. The implemented system is tested with various test images from medicalimage data set. For the final retrieval result, although most relevant images were retrieved, there were some obviousrelevant images missed by the diverse density relevance feedback algorithm. The relevancy can be improved byusing more advanced algorithms

$$en!!