فایل ورد کامل چشم پزشک الکترونیکی – سیستم تشخیص هوشمند بیماری چشم

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 چشم پزشک الکترونیکی – سیستم تشخیص هوشمند بیماری چشم،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۰ صفحه

۵ – نتیجه گیری و پیشنهادات
روش تشخیص ARMD در این مقاله بحث می گردد . در ابتدا دیسک بینایی در رویکرد با استفاده از آستانه و با استفاده از سه ویژگی جغرافیایی منطقه لکه دار کشف می گردد و ساختار های درخشان شبکیه با استفاده از آشکار ساز دقیق لبه کشف می گردند . دلایل انتخاب این فناوری ها در مقاله بحث می گردند . تعدادی از روش های موجود در مجموعه داده ها بررسی شده اند و روش دقیق برای دسته بندی مشخص شده بود که مهم ترین ویژگی می باشد .
سپس ویژگی های اجراء شده با استفاده از مجموعه داده دیگر آزمایش گردیدند و ۹۲ درصد دقت بدست امده بود . ویژگی های اصلی و نیازمندی های مهم شناسایی شده توسعه یافته اند . اما بعضی محدودیت ها در این محصول وجود دارند که در زیر فهرست می شوند ،
• تصویر گرفته شده با دوربین فوندوس نسل قدیمی به دلیل عدم کیفیت نمی تواند از سیستم پشتیبانی نماید .
• تنها تصاویر فوندوس شبکیه ای حدفاصل می توانند توسط سیستم پشتیبانی گردند .

عنوان انگلیسی:eOpthalmologist –Intelligent Eye Disease Diagnosis System~~en~~

IV. CONCLUSION AND RECOMMENDATIONS

A method for ARMD diagnosis is discussed in this paper. In the approach first the optic disk is detected using threshold and using thee geographical features macular area is detected and the drusens are found using the canny edge detector. The reasons for choosing these technologies are also discussed in the paper. Some existing methods were tried on a data set and accurate method was found for segmentation which is the most important feature. Then using another data set the implemented features were experimented and 92% accuracy was obtained. The main features and important requirements identified were developed. But there are some limitations in this product which are listed down below, · Image captured with the old generation fundus camera cannot be supported by the system due to the lack in quality. · Only colour retinal fundus images can be supported by the system.

$$en!!