بهبود ادغام تصاویر سه بعدی پزشکی در بررسی تومورهای مغزی
دانلود متن کاملرایگان، با حساب کاربری؛ ثبت نام با گوگل چند ثانیه است
چکیده
چکیده‌ای برای این سند ثبت نشده است.
شکل‌ها (۱۴)
صفحه‌ی ۳ 
صفحه‌ی ۴ 
صفحه‌ی ۵ 
صفحه‌ی ۸ 
صفحه‌ی ۹ 
صفحه‌ی ۱۰ 
صفحه‌ی ۱۱ 
صفحه‌ی ۱۳ 
صفحه‌ی ۱۴ 
صفحه‌ی ۱۵ 
صفحه‌ی ۱۶ 
صفحه‌ی ۱۷
شکل‌ها از متن کامل مقاله برداشته شده‌اند و حقوقشان از آنِ نویسندگان و ناشر است.
پایان‌نامه‌های مشابه
بهبود و موازی سازی کلاسه بندی و قطعه بندی تومورهای مغزی در تصاویر تشدید مغناطیسی با استفاده از ویژگی های بافتی و ویژگی های طیفی
در دنیای امروز، تصاویر پزشکی به عنوان ابزاری قدرتمند در تشخیص بیماری ها استفاده می-شوند، که یکی از متداول ترین آنها برای تشخیص تومورهای مغزی توسط رادیولوژیست، تصاویر تشدید مغناطیسی می باشند. قطعه بندی خودکار تومور به پزشک کمک می کند که محل دقیق تومور، رشد و یا عدم رشد تومور را در
بررسی تشخیص تومورهای مغزی در تصاویر mri با استفاده از پردازش تصاویر
تومورهای مغزی یکی از مهمترین موارد مرگ و میر در انواع سرطان¬ها می¬باشند، بنابراین مطالعه تومور¬های مغزی مهم می¬باشد. تصاویر تشدید مغناطیسی در تشخیص تومورهای مغزی استفاده می¬شوند. تحلیل تومورهای مغزی توسط پزشکان صورت می¬گیرد اما پزشکان روشی برای پیدا کردن تومورهای مغزی که بتواند ب
ادغام تصاویر پزشکی به کمک تبدیلات مکان فرکانس
ادغام تصاویر به ابزار پراستفاده ای برای افزایش کیفیت تفسیر تصاویر تبدیل شده است. برخی تصاویر پزشکی دارای قابلیت نمایش عملکرد بدن می باشد، به عنوان مثال می توان از pet نام برد. اما برخی دیگر از سیستم های تصویر برداری توانایی نمایش ساختار های بدن را دارند، از این دسته از سیستم های
ساخت تصاویر سه بعدی از تصاویر دوبعدی پزشکی
در علم پزشکی جهت تشخیص بسیاری از بیماریها از تصاویر رادیولوژی استفاده می شود. تصویربرداری با ct-scan, mri از جمله روشهایی هستند که اخیرا مورد استفاده قرار گرفته اند. با توجه به اینکه تصاویر بدست آمده از مقطع مورد نظر به صورت دوبعدی می باشند و همواره در تشخیص بسیاری از بیماریها مم
شناسایی تومورهای مغزی در تصاویر تشدید مغناطیسی (mri)
پردازش تصویر و بینایی ماشین از علوم کاربردی بسیار مهم می باشند که در سالهای اخیر پیشرفت های قابل توجهی در زمینه های مختلف علوم داشته اند. امروزه سیستم های خودکار تشخیص، در زمینه علوم پزشکی می توانند کمک های شایانی به این عرصه بزرگ داشته باشد. در کاربردهای پزشکی به علت حساس بودن ض
بهبود نسبت سیگنال به نویز در تصاویر فراصوت پزشکی با استفاده از تبدیل فوریه کسری
یکی از مشکلات مهم تصاویر فراصوت کم بودن نسبت سیگنال به نویز در عمق های زیاد است. در صورتی که در بافت مورد نظر تضعیف وابسته به فرکانس وجود داشته باشد، اهمیت این مسئله دو چندان می شود. به منظور حل مشکل snr، در روش های موجود از تحریک کد شده به همراه فشرده-سازی پالس توسط فیلتر منطبق
اسناد مشابه
بهبود دقت و صحت تشخیص تومورهای مغزی در تصاویر MRI با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق مبتنی‌بر الگوریتم‌های هوش‌جمعی
تشخیص دقیق‌و سریع تومورهای مغزی از روی تصاویر پرتو مغناطیسی (MRI)، یکی از چالش‌های مهم در حوزه سلامت و پزشکی، به‌ویژه در رادیولوژی است. استفاده‌از مدل‌های یادگیری‌عمیق، به دلیل قابلیت‌های بالا در استخراج ویژگی‌های پیچیده و غیرخطی از داده‌های تصویری، به‌طور گسترده‌ای در حوزه پزشکی
بهبود ادغام تصاویر چندتمرکزی با لحاظ اطلاعات فاز تبدیل فوریه
در تصویر برداری از یک صحنه در صورتی که عمق اشیاء موجود در صحنه از عمق میدان لنز بیشتر باشد، فقط اشیاء و یا قسمتهایی از اشیاء که در محدوده عمق میدان هستند واضح میشوند و بقیه قسمتها مات خواهند شد. جهت غلبه بر این مشکل از تکنیکی به نام ادغام تصاویر استفاده میشود. در این تکنیک با تغی
استخراج و تحلیل نیمه خودکار تومورهای مغزی gbm از تصاویر چندپارامتری تشدید مغناطیسی
تحلیل تومورهای مغزی در تصاویر چندپارامتری تشدید مغناطیسی امری مهم است. اگر کاربر این کار به صورت دستی انجام دهد، علاوه بر اتلاف زمان زیاد، سبب کاهش دقت و قابلیت تکرارپذیری تحلیل می شود. خودکار کردن این تحلیل به دلیل تنوع زیاد در ظاهر بافت توموری بیماران مختلف، ساختار پیچیده بافت
استخراج و تحلیل نیمه‌خودکار تومورهای مغزی GBM از تصاویر چندپارامتری تشدید مغناطیسی
تحلیل تومورهای مغزی در تصاویر چندپارامتری تشدید مغناطیسی امری مهم است. اگر کاربر این کار به صورت دستی انجام دهد، علاوه بر اتلاف زمان زیاد، سبب کاهش دقت و قابلیت تکرارپذیری تحلیل میشود. خودکار کردن این تحلیل به دلیل تنوع زیاد در ظاهر بافت توموری بیماران مختلف، ساختار پیچیده بافت
تشخیص و تحلیل تومورهای مغزی در تصاویر پزشکی با استفاده از شبکه عصبی پیش‌خور بهینه‌شده با الگوریتم‌های الهام گرفته از رفتارهای کوانتومی
مقدمه: تشخیص سریع و دقیق تومور مغزی، برنامه ریزی درمان و بقا را به‌طور چشمگیری بهبود می‌دهد، اما بررسی دستی تصاویر تشدید مغناطیسی چندوجهی به‌دلیل ناهمگنی ضایعه، شباهت به بافت سالم و حجم بالای داده‌ها کند و خطاپذیر است. این پژوهش یک چارچوب خودکار متشکل از شبکه عصبی پیش‌خور سبک با
بخش‌بندی خودکار تومورهای مغزی در توالی‌های مختلف تصاویر MRI به‌منظور تعیین کاراترین توالی با استفاده از روش یادگیری عمیق
بخش‌بندی تومور مغزی گامی مهم در تشخیص بیماری و روند درمان است. بخش‌بندی دستی تومورهای مغزی روشی زمان‌بر است. هدف از این مطالعه، بخش‌بندی خودکار تومور مغزی تصاویر MRI و بررسی میزان دقت توالی‌های مختلف MRI در بخش‌بندی تومور مغزی است. برای این منظور، از تصاویر موجود در پایگاه دادة B