فایل پی دی اف کامل مقاله باموضوع ارزیابی تصاویر بافت شناسی کلیه استفاده از یادگیری عمیق بدون نظارت PDF


در حال بارگذاری
10 جولای 2025
پاورپوینت
17870
3 بازدید
۷۹,۷۰۰ تومان
خرید

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 فایل پی دی اف کامل مقاله باموضوع ارزیابی تصاویر بافت شناسی کلیه استفاده از یادگیری عمیق بدون نظارت PDF دارای ۱۶ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

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 پی دی اف کامل مقاله باموضوع ارزیابی تصاویر بافت شناسی کلیه استفاده از یادگیری عمیق بدون نظارت PDF،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد


بخشی از متن فایل پی دی اف کامل مقاله باموضوع ارزیابی تصاویر بافت شناسی کلیه استفاده از یادگیری عمیق بدون نظارت PDF :

دانلودفایل پی دی اف کامل مقاله باموضوع ارزیابی تصاویر بافت شناسی کلیه استفاده از یادگیری عمیق بدون نظارت PDF

در قالب pdf و در ۱۰ اسلاید،قابل ویرایش، شامل:

موضوع به انگلیسی:Evaluation of Kidney Histological Images
Using Unsupervised Deep Learning

بخشی از متن:ارزیابی هیستوپاتولوژی از طریق یادگیری ماشینی توجه تحقیقاتی و بالینی را به خود جلب کرده است.
و انجام وظایف یادگیری تحت نظارت در حوزه های مختلف پزشکی شرح داده شده است. نظارت نشده
یادگیری تصاویر بافت شناسی دارای مزیت تکرارپذیری برای برچسب زدن است. با این حال
رابطه بین ارزیابی بدون نظارت و اطلاعات بالینی در نفرولوژی نامشخص است.
روش‌ها: ما یک رویکرد بدون نظارت را پیشنهاد می‌کنیم که شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و یک
الگوریتم تجسم برای خوشه بندی تصاویر بافت شناسی و محاسبه امتیاز برای بیماران. درخواست دادیم
رویکرد به کل تصاویر یا تصاویر وصله شده گلومرول نمونه های بیوپسی کلیه رنگ آمیزی شده
با هماتوکسیلین و ائوزین به دست آمده از ۶۸ بیمار مبتلا به نفروپاتی ایمونوگلوبولین A. ارزیابی کردیم
ارتباط بین نمرات به دست آمده و متغیرهای بالینی خون مخفی ادرار، پروتئین ادرار،
کراتینین سرم (SCr)، فشار خون سیستولیک و سن.
یافته‌ها: گلومرول‌های بیماران به ۱۲ کلاس مجزا و ۱۰ تکه طبقه‌بندی شدند. خروجی از
CNN دقیق تنظیم شده، که ما آن را به عنوان نمرات بافت شناسی تعریف کردیم، روابط معنی داری با آن داشت
متغیرهای بالینی را ارزیابی کرد. علاوه بر این، نتایج خوشه‌بندی و تجسم نشان می‌دهد که تعریف شده است
خوشه ها در هنگام ارزیابی هیستوپاتولوژی کلیه، یافته های مهمی را به دست آوردند. برای امتیاز Patchbased
خوشه

  راهنمای خرید:
  • 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.