مقاله تقسیم بندی بطنی: مقایسه مختصری از مشتقات U-Net
| عنوان مقاله به انگلیسی | Ventricular Segmentation: A Brief Comparison of U-Net Derivatives |
| عنوان مقاله به فارسی | مقاله تقسیم بندی بطنی: مقایسه مختصری از مشتقات U-Net |
| نویسندگان | Ketan Suhaas Saichandran |
| زبان مقاله | انگلیسی |
| فرمت مقاله: | |
| تعداد صفحات | 5 |
| دسته بندی موضوعات | Image and Video Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , |
| توضیحات | Submitted 18 January, 2024; originally announced January 2024. |
| توضیحات به فارسی | ارائه شده در 18 ژانویه 2024 ؛در ابتدا ژانویه 2024 اعلام شد. |
چکیده
Medical imaging refers to the technologies and methods utilized to view the human body and its inside, in order to diagnose, monitor, or even treat medical disorders. This paper aims to explore the application of deep learning techniques in the semantic segmentation of Cardiac short-axis MRI (Magnetic Resonance Imaging) images, aiming to enhance the diagnosis, monitoring, and treatment of medical disorders related to the heart. The focus centers on implementing various architectures that are derivatives of U-Net, to effectively isolate specific parts of the heart for comprehensive anatomical and functional analysis. Through a combination of images, graphs, and quantitative metrics, the efficacy of the models and their predictions are showcased. Additionally, this paper addresses encountered challenges and outline strategies for future improvements. This abstract provides a concise overview of the efforts in utilizing deep learning for cardiac image segmentation, emphasizing both the accomplishments and areas for further refinement.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تصویربرداری پزشکی به فن آوری ها و روش های مورد استفاده برای مشاهده بدن انسان و داخل آن ، به منظور تشخیص ، نظارت یا حتی درمان اختلالات پزشکی اشاره دارد.این مقاله با هدف بررسی استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق در تقسیم معنایی تصاویر MRI محور قلبی (تصویربرداری رزونانس مغناطیسی) ، با هدف تقویت تشخیص ، نظارت و درمان اختلالات پزشکی مربوط به قلب انجام شده است.مرکز تمرکز در اجرای معماری های مختلف که مشتقات U-NET هستند ، برای جداسازی موثر بخش های خاص قلب برای تجزیه و تحلیل جامع آناتومیکی و عملکردی.از طریق ترکیبی از تصاویر ، نمودارها و معیارهای کمی ، اثربخشی مدل ها و پیش بینی های آنها به نمایش گذاشته می شود.علاوه بر این ، در این مقاله به چالش ها و استراتژی های تشریح شده برای پیشرفت های آینده رسیدگی شده است.این چکیده یک مرور کلی از تلاش ها در استفاده از یادگیری عمیق برای تقسیم تصویر قلبی ، با تأکید بر دستاوردها و مناطقی برای پالایش بیشتر ارائه می دهد.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.