فایل ورد کامل تشخیص کامپیوتری تومور مغز انسان به وسیله MRI: نظرسنجی و الگوریتم جدید

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 کامپیوتری تومور مغز انسان به وسیله MRI: نظرسنجی و الگوریتم جدید،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۵۵ صفحه

۶ نتیجه گیری و کار آینده

با پیشرفت تکنیک های هوش محاسباتی و یادگیری ماشین، تشخیص به کمک کامپیوتر، برای تشخیص تومور مغزی جذاب تر شده است و یک موضوع مهم تحقیقاتی در تصویربرداری پزشکی و رادیولوژی تشخیصی است. در این مطالعه، ما مطالعات فعلی از الگوریتم های مختلف تقسیم بندی، استخراج ویژگی و طبقه بندی را بررسی نمودیم. به طور خاص، این مقاله به بررسی مقالات اخیر پرداخته است که بین سال های ۲۰۰۶ و ۲۰۱۲ ارائه شده اند. با توجه به این، ما یک روش ترکیبی برای پردازش تصاویر مغز MRI را ارائه نمودیم. روش پیشنهادی برای اولین بار از شبکه عصبی بازخورد -پالس-تزویجی به عنوان یک پردازنده نهایی برای تقسیم بندی تصویر و تشخیص منطقه مورد نظر استفاده می کند و سپس تبدیل موجک گسسته را برای استخراج ویژگی های تصاویر MRI به کار می گیرد. علاوه بر این تجزیه و تحلیل مولفه اصلی به منظور کاهش ابعاد ضرایب موجک انجام می شود که منجر به طبقه بندی دقیق و کارآمد تر می شود. برای طبقه بندی ورودی به نرمال یا غیر نرمال بر اساس پارامترهای انتخاب ویژگی، ویژگی های کاهش یافته به شبکه های عصبی انتشار به عقب فرستاده می شوند. یک ارزیابی اولیه در موردتصاویر مغز MRI، نتایج دلگرم کننده ای را ارائه داده است که نشان دهنده استحکام روش پیشنهادی است.

عنوان انگلیسی:Computer-aided diagnosis of human brain tumor through MRI: A survey and a new algorithm~~en~~

۶ Conclusion and future work

With the advance of computational intelligence and machine learning techniques, computer-aided detection attracts more attention for brain tumor detection. It has become one of the major research subjects in medical imaging and diagnostic radiology. In this study, we reviewed current studies of the different segmentation, feature extraction and classification algorithms. In particular, this paper reviews recent papers which are between 2006 and 2012. In light of this, we proposed a hybrid technique for processing of MRI brain images. The proposed technique first applies feedback pulse-coupled neural network as a front-end processor for image segmentation and detecting the region of interest, and then employs the discrete wavelet transform to extract features from MRI images. Moreover the principal component analysis is performed to reduce the dimensionality of the wavelet coefficients which results in a more efficient and accurate classifier. The reduced features are sent to back-propagation neural network to classify inputs into normal or abnormal based on feature selection parameters. A preliminary evaluation on MRI brain images shows encouraging results, which demonstrates the robustness of the proposed technique. We have realized a large number of algorithms that could also be applied to the developed system and compare the results with this one. According to the experimental results, the proposed method is efficient for automated diagnosis of brain diseases.

$$en!!