فایل کامل و عالی ۸۸ صفحه تحقیق تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل کامل و عالی ۸۸ صفحه تحقیق تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی دارای ۹۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

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

فایل ورد فایل کامل و عالی ۸۸ صفحه تحقیق تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل کامل و عالی ۸۸ صفحه تحقیق تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

---

بخشی از متن فایل کامل و عالی ۸۸ صفحه تحقیق تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی :

سرطان سینه از نوع گسترده از شایع ترین سرطان در زنان می باشد. بسیاری از موارد، سرطان سینه تا رسیدن به مرحله پیشرفته تشخیص داده نمی شود. این نتیجه با آمار تأسف بار زنده ماندن افراد مبتلا به سرطان سینه ارتباط دارد و اینکه برای تشخیص سریع سرطان سینه به ابزاری نیاز می باشد. انجام ماموگرافی این نیاز را برآورده کرده است. در سال های اخیر تحقیقات زیادی بر روی تصاویر ماموگرافی صورت گرفته است، تا بتوان بدون دخالت فرد تشخیص دهنده توده های سرطانی را با استفاده از روش های پردازش تصویر و برنامه ریزی های کامپیوتری و …. تشخیص داد تا بتوان از خستگی، عدم دقت و اشتباهات دیدی فرد جلوگیری نمود. همچنین شبکه های عصبی مصنوعی به طور گسترده برای پیش بینی و پیش آگهی سرطان سینه می تواند کمک زیادی بکند. هدف از این سمینار فراهم آوردن مطالب مربوط به تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و تکنیکهای ارائه شده در سالهای اخیر می باشد و همچنین توجه محققان در زمینه تحقیق پیشرفته در کشف و تشخیص سرطان سینه و تکنیک های مرتبط مانند پردازش تصویر، تکنولوژی کامپیوتر، و تصویر برداری رادیولوژیکی را نشان می دهد.

فایل کامل و عالی ۸۸ صفحه تحقیق تشخیص سرطان سینه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
فهرست مطالب:

فصل ۱: مقدمه ۱۰

۱-۱-مقدمه .۱۱

فصل ۲: مروری بر تشخیص سرطان سینه ۱۲

۲-۱- سرطان سینه ۱۳

۲-۲- عوامل خطرساز در سرطان سینه ۱۴

۲-۳- اصول ماموگرافی ۱۵

۲-۳-۱- ماموگرافی تشخیصی ۱۷

۲-۳-۲- هدف ماموگرافی تشخیصی ۱۷

۲-۳-۳- ماموگرافی و غربالگری سرطان سینه ۱۷

۲-۴- تشخیص با روش های کامپیوتری ۱۸

۲-۵- تکنیک های چندگانه CAD ۱۹

۲-۶- روش های تصویر برداری ۱۹

۲-۶-۱- ماموگرافی دیجیتال ۱۹

۲-۶-۲- کشف و تشخیص سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی ۲۰

۲-۶-۳- کشف و تشخیص سرطان سینه به کمک کامپیوتر ۲۲

۲-۷- تکنیک های کلیدی برای سیستم های CAD ۲۳

۲-۷-۱- روش های پردازش تصویر برای کشف خوشه های MC ۲۳

۲-۷-۱-۱- روش های مقدماتی جلوه دادن تصویر ۲۴

۲-۷-۱-۲- روش های مدلسازی تصادفی ۲۴

۲-۷-۱-۳- روش های تجزیه چند مقیاسی ۲۵

۲-۷-۱-۴- روش های یادگیری ماشین ۲۶

۲-۷-۲- کشف توده ها در عکس های ماموگرافی ۲۸

۲-۷-۳- کشف اعوجاج ساختاری در ماموگرام ها ۳۳

۲-۷-۴- کشف عدم تقارن دو طرفه در ماموگرام ۳۵

۲-۷-۵- جلوه دادن تصویر برای تشخیص سرطان سینه ۳۸

۲-۷-۶- بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا (CBIR) در ماموگرافی ۴۱

۲-۸- مروری بر تکنیک های جداسازی اتوماتیک توده ۴۴

۲-۸-۱- روش های مبتنی بر رشد ناحیه ۴۵

۲-۸-۲- خوشه بندی فازی C-means ۴۵

۲-۸-۳- تبدیل ویولت گسسته دو بعدی(DWT) ۴۶

۲-۸-۴- الگوریتم آب پخشان (Watersheds) ۴۷

۲-۸-۵- الگوریتمLinde Buzo and Gray Algorithm (LBG ) ۴۷

۲-۸-۶- منطق فازی ۴۸

۲-۸-۷- میدان تصادفی مارکوف ۴۹

۲-۸-۸- ماتریس هم رخداد ۵۰

۲-۸-۹- عملگرهای مورفولوژیکال ۵۰

فصل ۳: شبکه عصبی در تشخیص بیماری ۵۲

۳-۱- مقدمه ۵۳

۳-۲- شبکه عصبی ۵۴

۳-۳- جنبه های اصلی طراحی شبکه عصبی ۵۴

۳-۴- مدل شبکه عصبی و آموزش آن ۵۶

۳-۵- تشخیص بیماری‌ها ۵۷

۳-۵-۱- استفاده از شبکه عصبی در تشخیص بیماری ۵۷

۳-۶- کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در علوم پزشکی ۵۸

۳-۶-۱- سیستم های تشخیص بیماری ۵۸

۳-۶-۲- تجزیه و تحلیل های بیوشیمیایی ۵۸

۳-۶-۳- تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی ۵۸

۳-۶-۴- توسعه دارویی ۵۸

۳-۷- کاربرد شبکه‌های عصبی در تشخیص سرطان سینه ۵۸

۳-۷-۱- وردی های شبکه ها ۵۹

۳-۷-۲- پیش بینی سرطان بدخیم با استفاده از ماموگرافی ۵۹

۳-۷-۳- – پیش بینی سرطان پیشرفته با ماموگرافی ۶۰

۳-۷-۴- تشخیص بدخیم بودن سرطان با ultrasounds ۶۱

۳-۸- پیش بینی و پیش آگاهی ۶۱

فصل۴ مروری بر کارهای گذشته در تشخیص سرطان سینه ۶۲

۴-۱- مقدمه ۶۳

۴-۲- بررسی تکنیک های شبکه عصبی برای طبقه بندی داده های سرطان سینه ۶۴

۴-۳- تشخیص توده سرطان سینه درتصاویر ماموگراف ۶۴

۴-۴- تشخیص تومور درتصاویر ماموگرافی با استفاده از تکنیک تدریج بردار ۶۶

۴-۵- افزایش تصاویر ماموگرافی و حذف نویز ۶۸

۴-۶- نظریه جدید برای تشخیص میکروکلسیفیکیشن ها ۷۰

۴-۷- تشخیص اتوماتیک سرطان سینه درتصاویر ماموگرافی ۷۱

۴-۸- تشخیص کامپیوتری بر اساس پردازش تصاویر پزشکی ۷۳

۴-۹- الگوریتم هوش مصنوعی برای تشخیص تومور ۷۴

۴-۱۰- سیستم های تشخیص کامپیوتری برای ماموگرافی دیجیتال ۷۵

۴-۱۱- استفاده ازمیدان تصادفی مارکوف برای تشخیص تومو ۷۷

۴-۱۲- تشخیص زود هنگام سرطان سینه با استفاده از تکنیک SVM ۷۸

۴-۱۳- جداسازی اتوماتیک توده در تصاویر ماموگرافی ۸۰

فصل ۵: جمع بندی ۸۱

۵-۱- جمع بندی ۸۲

مراجع