فایل ورد کامل الگوریتم کارآمد آشکار سازی رگ خونی برای تصاویر شبکیه ای با استفاده از آستانه سازی آنتروپی محلی

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 کارآمد آشکار سازی رگ خونی برای تصاویر شبکیه ای با استفاده از آستانه سازی آنتروپی محلی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۰ صفحه

خلاصه و نتیجه گیری ها
معرفی عمومی پتانسیل و چالش های تحلیل تصویر شبکیه معرفی گردید . مشکل اسخراج کلینیکی اطلاعات سودمند با تصویر برداری دیجیتالی شبکیه که نقش بی نهایت برجسته ای در تشخیص و درمان بیماری های چشم ایفاء می کند ، مهم گردید . برای مثال ، رگ های شبکیه ای در تعیین مشخصه و میزان بیماری هایی شبیه بیماری شبکیه دیابتی و آب سیاه ، کمک به تشخیص و درمان کمک می کنند . بنابراین ، قطعه بندی این ویژگی ها به یک چالش کلیدی برای تحلیل مناسب ، بصری سازی و مقایسه کمیتی تبدیل می گردد . این کار تمرکز اصلی این مقاله یعنی قطعه بندی ویژگی های عادی و غیر عادی در تصاویر شبکیه ای رنگی بود . مقاله یک بازنگری از الگوریتم های قطعه بندی متعارف را برای ویژگی های تصویر شبکیه ای فراهم کرده بود . از تعداد و تنوع الگوریتم های بکار رفته برای کشف بیماری شبکیه ای مشخص گردید که در آنجا استاندارد طلایی وجود ندارد که کل مشکل را حل نماید .

عنوان انگلیسی:An Efficient Blood Vessel Detection Algorithm For Retinal Images Using Local Entropy Thresholding~~en~~

V. Summary And Conclusions

A general introduction of the potential and challenges of retinal image analysis was presented. With digital retinal imaging playing an increasingly prominent role in the diagnosis and treatment of eye diseases, the problem of extracting clinically useful information has become important. For example, retinal vasculature help to define the character and extent of diseases like diabetic retinopathy and glaucoma, aiding diagnosis and treatment. Therefore, segmentation of these features becomes a key challenge for proper analysis, visualization and quantitative comparison. This has been the main focus of this dissertation, i.e., segmentation of normal and abnormal features in colour retinal images. It provided a review of common segmentation algorithms for retinal image features. From both number and diversity of algorithms used for retinopathy detection it was clear that there is no gold standard which solves entire problem.

$$en!!