ترجمه فارسی مقاله تشخیص سلول سنگفرشی دهان و دندان با استفاده از یادگیری عمیق

چکیده

Oral squamous cell carcinoma (OSCC) represents a significant global health concern, with increasing incidence rates and challenges in early diagnosis and treatment planning. Early detection is crucial for improving patient outcomes and survival rates. Deep learning, a subset of machine learning, has shown remarkable progress in extracting and analyzing crucial information from medical imaging data.EfficientNetB3, an advanced convolutional neural network architecture, has emerged as a leading model for image classification tasks, including medical imaging. Its superior performance, characterized by high accuracy, precision, and recall, makes it particularly promising for OSCC detection and diagnosis. EfficientNetB3 achieved an accuracy of 0.9833, precision of 0.9782, and recall of 0.9782 in our analysis. By leveraging EfficientNetB3 and other deep learning technologies, clinicians can potentially improve the accuracy and efficiency of OSCC diagnosis, leading to more timely interventions and better patient outcomes. This article also discusses the role of deep learning in advancing precision medicine for OSCC and provides insights into prospects and challenges in leveraging this technology for enhanced cancer care.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

سرطان سلول سنگفرشی خوراکی (OSCC) با افزایش میزان بروز و چالش در تشخیص زودرس و برنامه ریزی درمانی ، نگرانی قابل توجهی در مورد سلامت جهانی را نشان می دهد.تشخیص زودرس برای بهبود نتایج بیمار و میزان بقا بسیار مهم است.Deep Learning ، زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین ، پیشرفت چشمگیری در استخراج و تجزیه و تحلیل اطلاعات مهم از داده های تصویربرداری پزشکی نشان داده است. EbfificNetB3 ، یک معماری پیشرفته شبکه عصبی Convolutional ، به عنوان یک الگوی پیشرو برای کارهای طبقه بندی تصویر ، از جمله تصویربرداری پزشکی ظاهر شده است.عملکرد برتر آن ، که با دقت ، دقت و فراخوان بالا مشخص می شود ، آن را به ویژه برای تشخیص و تشخیص OSCC امیدوار کننده می کند.کارآمد NETB3 به دقت 0.9833 ، دقت 0.9782 و فراخوان 0.9782 در تجزیه و تحلیل ما دست یافت.پزشکان با استفاده از اعمال کارآمد و سایر فن آوری های یادگیری عمیق ، می توانند دقت و کارآیی تشخیص OSCC را بهبود بخشند و منجر به مداخلات به موقع و نتایج بهتر بیمار شود.در این مقاله همچنین در مورد نقش یادگیری عمیق در پیشبرد داروهای دقیق برای OSCC بحث شده است و بینشی در مورد چشم انداز و چالش در استفاده از این فناوری برای تقویت مراقبت از سرطان ارائه می دهد.