فایل ورد کامل سیستم پشتیبانی تصمیم هوشمند مویابل محور برای تشخیص بیماری 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 سیستم پشتیبانی تصمیم هوشمند مویابل محور برای تشخیص بیماری شبکیه ای،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه
بخشی از ترجمه :
۵ – نتیجه گیری
مقاله حا=ضر یک الگوی آشکار سازی بیماری شبکیه ای مبتنی بر موبایل را با استفاده از تلفن های هوشمند در دسترس تجاری با یکپارچه سازی میکروسکوپ بیرونی معرفی کرده بود . الگوی پیشنهادی بطور ویژه برای پلت فرم عملیاتی اندروید با استفاده از شبکه عصبی آینده نگر توسعه یافته بود . سپس الگو از طریق دو مجموعه آزمایش ارزیابی گردیده و تایید شده بود تا شایستگی ها و قابلیت های رویکرد منتخب ثابت گردند . یاداوری می گردد که سیستم مبتنی بر تلفن هوشمند اجراء شده ، سیستم سریع تشخیص بیماری شبکیه ای را با نرخ های دقت بالا ارایه می کند و همچنین به مصرف انرژی بسیار کم از طریق روش جذر دار نیاز دارد . الگوریتم مصرف انرژی موثر بر اساس تکنیک چرخه عمر به طور قابل ملاحظه ای مصرف برق تلفن های هوشمند را بهینه می سازد . همچنین اپلیکیشن توسط کاربر موبایل به راحتی عملیاتی می شود و می توان از راه دور همانند راه حل موبایل کم هزینه برای پایش سلامتی در هر زمانی استفاده گردد . این ویژگی ها در مقایسه با دوربین فوندوس موجود با راه حل های بسیار پیچیده و بسیار گران ، گزینه قابل توجهی می باشند . ما در کار آینده در نظر داریم تا انواع علت های غیرعادی بودن شبکیه را تشخیص دهیم . دیگر خط تحقیق ما باعث توسعه سیستم جاری برای آشکارسازی سرطان پوست می باشد . در نهایت ، سیستم پتانسیل زیادی را در مورد اپلیکیشن های مراقبت سلامتی در حال تکامل نشان می دهد تا جوامع گسترده تری از ان سود ببرند .
عنوان انگلیسی:An intelligent mobile based decision support system for retinal disease diagnosis~~en~~
۵ Conclusion
This paper has presented an intelligent mobile-based retinal disease detection scheme using commercially available Smartphones with the integration of an external microscope. The proposed scheme was especially developed for the Android operating platform using a feed forward Neural Network. It was then evaluated and verified through two sets of experiments (using benchmark datasets) to demonstrate the merits and capabilities of the chosen approach. It is noted that the implemented Smartphone based system offers fast retinal disease detection (the shortest response time: 0.66 s for a single test) with very high accuracy rates and also requires very little energy consumption through the rooted method. The proposed energy efficient algorithm based on the duty cycle technique also significantly optimizes the power consumption of Smartphones. The application is also very easy to be operated by any mobile user and could be used remotely as an ef- ficient low cost mobile solution for health monitoring at anytime. These features are very notable as compared to the existing Fundus camera based complex and very expensive solutions. In future work, we also aim to further distinguish various causes of retinal abnormalities. Another line of our research has also extended the current system for skin cancer detection. Finally, the system shows great potential in evolving healthcare applications to benefit wider communities.
$$en!!
- همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
- ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.
مهسا فایل |
سایت دانلود فایل 