close
تبلیغات در اینترنت
تقسیم بندی خودکار تومور با استفاده ازسیستم کرنل اسپارس پراکندگی هسته ای

www.ziba..salem.com
تقسیم بندی خودکار تومور با استفاده ازسیستم کرنل اسپارس پراکندگی هسته ای ترجمه تخصصی برای رشته مهندسی پزشکی و درس پردازش تصویرعنوان مقاله:تقسیم بندی خودکار تومور با استفاده ازسیستم کرنل اسپارس (پراکندگی هسته ای)چکیده:در این مقاله، ما روشی مبتنی بر پیکسل برای تقسیم بندی خودکار اجزای تومور از تصاویر MR تشریح نمودیم. برنامه نویسی پراکنده با استفاده از واژه نامه های منطبق با داده، به طور موفقیت آمیزی در چندین بازیابی تصویر و مشکلات بینایی  بکار گرفته شده اند. چون به دست آوردن کدهای پراکنده برای…
قالب وبلاگ
تبلیغات
Rozblog.com رز بلاگ - متفاوت ترين سرويس سایت ساز
درباره ي سايت


سالم...زیبا..با هم..برای هم
موضوعات سايت
مرکز تخصصی دانلود فایل های دانشجویی
قانون جذب.. راز.. معجزه شکرگذاری
خواندنی های مفید و کاربردی
آرشيو
پیغام مدیر سایت
سلام دوست من به سایت www.ziba..salem.com خوش آمدید لطفا برای استفاده از تمامی امکانات

دانلود فایل , شرکت در انجمن و گفتگو با سایر اعضا در سایت ثبت نام کنید







تقسیم بندی خودکار تومور با استفاده ازسیستم کرنل اسپارس پراکندگی هسته ای

ترجمه تخصصی برای رشته مهندسی پزشکی و درس پردازش تصویر

عنوان مقاله:

تقسیم بندی خودکار تومور با استفاده ازسیستم کرنل اسپارس (پراکندگی هسته ای)

چکیده:
در این مقاله، ما روشی مبتنی بر پیکسل برای تقسیم بندی خودکار اجزای تومور از تصاویر MR تشریح نمودیم. برنامه نویسی پراکنده با استفاده از واژه نامه های منطبق با داده، به طور موفقیت آمیزی در چندین بازیابی تصویر و مشکلات بینایی  بکار گرفته شده اند. چون به دست آوردن کدهای پراکنده برای مقادیر پیکسل بدیهی است، ما پیشنهاد می کنیم شباهت های غیر خطی را به منظور انجام برنامه نویسی پراکنده هسته ای(کدنویسی اسپارس) در یک فضای ویژگی چند بعدی(با ابعاد زیاد) در نظر بگیرید. ما روش خوشه بندی خطوط هسته ای(مرکزی) K را برای استنتاج واژه نامه های هسته ای و استفاده از کدهای هسته ای پراکنده برای تعیین اینکه آیا یک پیکسل متعلق به یک منطقه تومور است یا نسیت، توسعه دادیم. با استفاده از ترکیب اطلاعات مربوط به مکان فضایی(سه بعدی) پیکسل ها، مناطق مجاور تومور به طور موثری شناخته می شوند. روش تقسیم بندی مرکب ضعیف، که اجازه می دهد تا کاربر منطقه تومور را مقداردهی اولیه دهد، نیز ارائه شده است. نتایج نشان می دهد که هر دو روش های پیشنهادی، در مقایسه با هنگامی که تقسیم بندی دستی توسط یک متخصص صورت می پذیرد، منجر به شناسایی دقیق تومور با نرخ مثبت پایین خطا می گردد.
این مقاله بهمراه ترجمه آن برای دانشجویان رشته مهندسی پزشکی و کامپیوتر و همچنین هوش مصنوعی بسیار کار آمد است و در دروس پردازش تصویر و سایر دروس قابل ارائه می باشد.



امتیاز : نتیجه : 0 امتیاز توسط 0 نفر مجموع امتیاز : 0

درباره : مرکز تخصصی دانلود فایل های دانشجویی ,

نمایش این کد فقط در ادامه مطلب برای قرار کد مورد نظر به ویرایش قالب مراجعه کنید
برچسب ها : MRI تقسیم بندی تومور نمایش پراکنده روش هسته ای مهندسی پزشکی هوش مصنوعی مهندسی کامپیوتر پردازش تصویر ,

مطالب مرتبط
کاربرد کامپیوتر در پژوهش با تاکید بر SPSS
نظریه های روانشناسی رشد
نظریه کلبرگ
روانشناسی رنگها
مقالات آموزشی تزریق در تنه(روش تزریق،میزان موثر بودن،سوالات متداول)
اورپوینت کتاب روانشناسی سلامت آنتونی جی،دکتر فتحی آشتیانی و دکتر عظیمی آشتیانی
بتن
کتاب عشق شیرین، آموزش تصویری مسائل جنسی
تشخیص ندول ریوی با استفاده از ویولت های چند مقیاسی و ماشین بردار پشتیبان
الگوریتم تقسیم بندی واترشد آب پخشان براساس بازسازی گردایان مورفولوژیکی

تاریخ : دوشنبه 27 دي 1395 نویسنده : بنده خدا l بازدید : 65

ارسال نظر
نام
ایمیل (منتشر نمی‌شود) (لازم)
وبسایت
:) :( ;) :D ;)) :X :? :P :* =(( :O @};- :B /:) :S
نظر خصوصی
مشخصات شما ذخیره شود ؟ [حذف مشخصات] [شکلک ها]
کد امنیتیرفرش کد امنیتی


مطالب گذشته
آمار کاربران

عضو شويد

نام کاربری :
رمز عبور :

فراموشی رمز عبور؟

عضويت سريع
نام کاربری :
رمز عبور :
تکرار رمز :
ایمیل :
نام اصلی :
کد امنیتی : * کد امنیتیبارگزاری مجدد

تمام حقوق اين وبلاگ و مطالب آن متعلق به www.ziba..salem.com مي باشد.

جدید ترین موزیک های روز



طراح و مترجم قالب

طراح قالب

جدیدترین مطالب روز

فیلم روز

www.ziba..salem.com