طراحی و پیاده سازی سیستم تصمیم یار هوشمند برای تشخیص بیماری از تصاویر ماموگرافی به کمک نظریه مجموعه های نادقیق
چکیده
چکیدهای برای این سند ثبت نشده است.
چکیدهای برای این سند ثبت نشده است.












شکلها از متن کامل مقاله برداشته شدهاند و حقوقشان از آنِ نویسندگان و ناشر است.
ماموگرافی آزمایش تصویری بسیار حیاتی ای در مورد سرطان سینه شمرده می شود، چراکه تشخیص زودهنگام آن موثرترین عامل در کاهش نرخ مرگ و میر ناشی از این بیماری است. تفسیر تصاویر حاصل از ماموگرافی و اتخاذ تشخیص درست، کاری بس دشوار و بحث برانگیز است. میزان درستی تشخیص ماموگرافی با توجه به ت
پایان نامه ی حاضر در خصوص نحوه ی طراحی و پیاده سازی نرم افزار آموزشی تخصصی تشخیص بیماری های کودکان است. این نرم افزار به منظور بالا بردن سطح کیفی آموزش و ارائه به دانشجویان پزشکی، والدین و یا هر شخصی که از کودک مراقبت می کند، طراحی شده است. شامل بیش از 270 اسلاید است. در سه بخش ت
.مدیران پروژه به دلایل مختلف از جمله استفاده از دانش و تخصص سایر شرکت ها، جلوگیری از بزرگ شدن سازمان، فقدان دانش و تجربه انجام کار در سازمان و مواردی از این دست از برون سپاری بسته های کاری استفاده می کنند. انتخاب فعالیت ها با توجه به اولویت آنها جهت انجام در درون سازمان و یا واگذ
یکی از مهم ترین ابزار برای دریافت اطلاعات، حس بینایی است که از مهم ترین فعالیت های آن تشخیص و شناسایی الگو می باشد. امروزه روش های پردازش تصویر سبب پیشرفتی چشمگیر در کشاورزی مدرن شده اند. از جمله کاربردهای پردازش تصویر در کشاورزی بررسی کیفین و درجه بندی محصولات است. با توجه به اه
رفع ناسازگاری یک رویه ی مهم در بسیاری از سیستم های هوشمند از جمله سیستم های مبتنی برقانون می باشد. این رویه، ترتیب اجرای قوانین را در شرایطی که بیش از یک قانون برای اجرا وجود دارد، تعیین می نماید. برای رفع ناسازگاری، روش های مختلفی وجود دارد. در این پژوهش، به منظور رفع ناسازگاری
آموزش و یادگیری همواره مهم ترین مباحث از دیدگاه روانشناسان بوده اند. با ظهور کامپیوترها به دنیای علم، محققان سعی کرده اند با طراحی سیستم های آموزشی هوشمند، از این فناوری به عنوان ابزاری مفید جهت آموزش و یادگیری افراد استفاده نمایند. از آن جا که هر فرد سبک یادگیری خاص خودش را با ت
چکیده مقدمه: سرطان پستان رایج ترین شکل سرطان در زنان است. تشخیص به موقع سرطان شانس زنده ماندن بیمار را افزایش می دهد. شبکه های عصبی مصنوعی از روش های نوین مدل سازی و پیش بینی هستند. هدف از این مطالعه تشخیص خوش خیم یا بدخیم بودن توده های سرطان پستان است که برای این منظور سیستم تصم
مقدمه: سرطان پستان رایجترین شکل سرطان در زنان است. تشخیص بهموقع سرطان شانس زنده ماندن بیمار را افزایش میدهد. شبکههای عصبی مصنوعی از روشهای نوین مدلسازی و پیشبینی هستند. هدف از این مطالعه تشخیص خوشخیم یا بدخیم بودن تودههای سرطان پستان است که برای این منظور سیستم تصمیمیار
زمینه و هدف: سرطان پستان یکی از رایجترین و تهاجمیترین بدخیمیها در خانمها میباشد. تشخیص بهموقع سرطان پستان نقش مهمی در جلوگیری از پیشرفت این بیماری، اقدامات درمانی بهموقع و در نتیجه کاهش میزان مرگومیر این بیماران دارد. یادگیری ماشین، قابلیت بالایی در تشخیص سریع و هزینه اثر
زمینه و هدف: با توجه به شیوع زیاد بیماریهای قلبی عروقی در کشور و زیاد بودن بار مرگ و میر این بیماری، پیش بینی صحیح وضعیت بیماری افراد از اهمیت زیادی برخوردار است، لذا برای این پیش بینی بایستی از مدلهایی استفاده کرد که دارای حداقل خطا و حداکثر اطمینان باشد. از اینرو در این مطال
در گذشته سازمانها در بخش تامین و تهیه عمده دغدغه کسب تخفیف از منابع تهیه و دستیابی به خریداران بوده است و لزوماً ارزان بودن یک کالا انجام خرید نیست بلکه پارامتر های زیادی می بایست بررسی گردد از جمله جریانات بالا سری در جهت تامین کننده و جریانات پایین دست در راستای مصرف کننده و را
در گذشته سازمانها در بخش تامین و تهیه عمده دغدغه کسب تخفیف از منابع تهیه و دستیابی به خریداران بوده است و لزوماً ارزان بودن یک کالا انجام خرید نیست بلکه پارامتر های زیادی می بایست بررسی گردد از جمله جریانات بالا سری در جهت تامین کننده و جریانات پایین دست در راستای مصرف کننده و را