فایل ورد کامل تشخیص سرطان سینه در آزمون های ماموگرافی دیجیتال

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 تشخیص سرطان سینه در آزمون های ماموگرافی دیجیتال،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۴ صفحه

IV. نتیجه گیری
روش پیشنهادی یک الگوریتمی را برای بهسازی، تقسیم بندی و طبقه بندی ناهنجاری های موجود در ماموگرام ارائه می کند. نتایج زیر می تواند از این کار به دست بیاید:
• کاهش تصویر پیش پردازش شده ی معکوس بهسازی شده و پیش پردازش شده ی بهسازی شده، تشخیص نواحی مشکوک در ماموگرام ها را بهبود می بخشد.
• لبه های منطقه ی مشکوک توسط افزودن ضرایب دقیق تجزیه ی موجک به تصویر فیلتر شده تیز می شود.
• دقت تقسیم بندی با استفاده از الگوریتم FCM بهبود پیدا می کند.
• ویژگی های مبتنی بر لحظه نتایج بهتری را نسبت به ویژگی های مبتنی بر منطقه و مبتنی بر تامورا ارائه می کنند.
دقت الگوریتم پیشنهادی توسط استخراج برخی ویژگی های دیگر منطقه ی مشکوک بهبود پیدا می کند. طبقه بندی توده ی خوش خیم و بدخیم در کار پژوهشی بعدی انجام خواهد شد.

عنوان انگلیسی:Breast Cancer Detection in Digital Mammograms~~en~~

IV. CONCLUSIONS

Proposed method presents an algorithm to enhance, segment and classify abnormalities present in the mammogram. The following conclusions can be derived from the work: • Subtraction of enhanced preprocessed and enhanced inverted preprocessed image improves the detection of suspicious region in mammograms. • Edges of the suspicious region are sharpened by adding detailed coefficients of the wavelet decomposition with filtered image. • Accuracy of the segmentation is improved by using FCM algorithm. • Moment based features has given better result than the region based and tamura based features. Accuracy of the proposed algorithm will be improved by extracting some other features of suspicious region. The Classification of the benign and malignant mass will be done in further research work.

$$en!!