فایل ورد کامل شبکه عصبی یادگیری عمیق با قطعه‌بندی نیمه تحت نظارت برای پیش‌بینی تصاویر بیماری سلول‌های شبکیه چشم و سرطانی

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 شبکه عصبی یادگیری عمیق با قطعه‌بندی نیمه تحت نظارت برای پیش‌بینی تصاویر بیماری سلول‌های شبکیه چشم و سرطانی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

در رشته پزشکی، تشخیص بیماری با استفاده از پردازش تصویر به شایستگی انجام می‌شود. بگونه‌ای که برای بازیابی داده‌های مربوطه از آمیختگی تصویر بدست آمده بسیار سخت می‌باشد. در اینجا قطعه‌بندی توسط یادگیری نیمه تحت نظارت انجام شده و سپس نتیجه با استفاده از شبکه عصبی یادگیری عمیق تنظیم شده است. تنظیم عالی نتایج منجر به تشخیص کارآمد بیماری خواهد شد. آزمایش با استفاده از مجموعه‌ داده‌های تصویر شبکیه چشم به منظور پیش‌بینی این که هر گونه بیماری‌ای ظاهر می‌شود یا نه، انجام شد. هدف این مقاله، پیش‌بینی این است که آیا تصویر یک بیماری را نشان می‌دهد یا خیر و این کار را با استفاده از تنظیم کارآمد تصویر انجام می‌دهد.

کلمات کلیدی: قطعه‌بندی | یادگیری نیمه تحت نظارت | شبکه عصبی | شبکه عصبی یادگیری عمیق.

عنوان انگلیسی:

Deep Learning Neural Network with Semi supervised Segmentation for Predicting Retinal and Cancer Cell Diseased Images

~~en~~ writers :

Veena Chandran, Dinesh Kumar A, Geetha P.K,Nidhya R

In medical field, diagnosis of diseases competently
carried out by using the image processing. So that to retrieve
the relevant data from the amalgamation of resulting image is
too difficult. Here the segmentation done by semi supervised
learning then the result is tuned by using Deep Learning
Neural Network. Higher tuning of results will leads to efficient
detection of disease. The experiment done by using retinal
image data sets in order to predict any disease affected or not.
The aim of this paper is to keenly predict diseased image or not
by the efficient tuning of image.

Keywords: segmentation | semi supervised learning | Neural network | Deep learning neural network

$$en!!