فایل ورد کامل یک روش نیمه خودکار تقسیم بندی کبد از تصاویر CT سه بعدی با ماشین یادگیری نهایی

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 یک روش نیمه خودکار تقسیم بندی کبد از تصاویر CT سه بعدی با ماشین یادگیری نهایی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۴ صفحه

نتیجه گیری
این نشان می دهد که ELM بهتر از SVM می باشد زیرا ان نیاز به تنظیمات کمتری دارد و کمتر به پارامترهای نشخص شده توسط کاربر حساس است.
عملکرد SVM با ELM مقایسه می شود. برای مقابله با کمبود گاه گاه در تقسیم بندی ELM ما عملیات مورفولوژی و مجموعه سطح را برای پس پردازش برای افزایش تقسیم بندی بکار بردیم. در روش ما، تعامل کاربر تنها برای تسریع اماده سازی مجموعه داده ی آموزشی مورد نیاز می باشد. روش های طبقه بندی باقی مانده بطور کامل خودکار می باشند. حتی بدون مدل قبلی شکل، روش پیشنهادی به خوبی انجام می شود و به راحتی اجرا می شود.
ما بطور تجربی روش مان را در تقسیم بندی کبد نشان دادیم و و مزیت های بیشتر SVM را در سرعت اموزش نشان دادیم. در مقایسه با تکنیک های موجود، چارچوب ما برای پارامترهای تشخیص داده شده توسط کاربر قوی می باشد. بعلاوه، آن می تواند در یک مقدار محدود حالات تست آموزشی عمل کند و هیچ دانش قبلی از موقعیت، شکل و جهت اندام کبد مورد نیاز نباشد.
بعنوان یک کار در حال انجام ما در حال آزمایش با استفاده از طبقه کننده های ELM چندگانه برای تقسیم بافت پارانشیم سالم و بافت های آسیبی (تومور ) بصورت مشترک هستیم.

عنوان انگلیسی:A Semi-automatic Approach to the Segmentation of Liver Parenchyma from 3D CT Images with Extreme Learning Machine~~en~~

V. CONCLUSION

We summarize our contributions as follows. In this paper, we have proposed an approach using ELM to segment liver voxels in CT scans. We also examined briefly the performance of ELM compared with that of SVM. To deal with the occasional leakage in ELM segmentation, we applied morphologic operation and level set for the postprocessing to enhance the segmentation. In our approach, user interaction is only required to expedite the preparation of the training dataset. The remaining classification procedures are fully automated. Even without the shape prior model, the proposed approach performs reasonably well and it is easy to implement. We have experimentally demonstrated that our method in liver segmentation and show advantageous over SVM in terms of training speed. Compared to existing techniques, our framework is robust to user-specified parameters. In addition, it can operate on a limited amount of training test cases and does not require any prior knowledge about the location, orientation or shape of the liver organ. As an ongoing work, we are experimenting with using multiple ELM classifiers to segment the healthy parenchyma and pathological tissues (tumors) jointly.

$$en!!