ترجمه فارسی مقاله استفاده از هم افزایی SeNet و ResNet در معماری رمزگذار-رمزگشا برای تشخیص گلیوما

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Leveraging SeNet and ResNet Synergy within an Encoder-Decoder Architecture for Glioma Detection
عنوان مقاله به فارسی استفاده از هم افزایی SeNet و ResNet در معماری رمزگذار-رمزگشا برای تشخیص گلیوما
نویسندگان Pandiyaraju V, Shravan Venkatraman, Abeshek A, Pavan Kumar S, Aravintakshan S A
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 9
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
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 1 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 9 pages, 6 figures, 1 table , ACM Class: I.4.6
توضیحات به فارسی ارسال 1 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 9 صفحه ، 6 شکل ، 1 جدول ، کلاس ACM: I.4.6
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 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.

🎯 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

چکیده

Brain tumors are abnormalities that can severely impact a patient's health, leading to life-threatening conditions such as cancer. These can result in various debilitating effects, including neurological issues, cognitive impairment, motor and sensory deficits, as well as emotional and behavioral changes. These symptoms significantly affect a patient's quality of life, making early diagnosis and timely treatment essential to prevent further deterioration. However, accurately segmenting the tumor region from medical images, particularly MRI scans, is a challenging and time-consuming task that requires the expertise of radiologists. Manual segmentation can also be prone to human errors. To address these challenges, this research leverages the synergy of SeNet and ResNet architectures within an encoder-decoder framework, designed specifically for glioma detection and segmentation. The proposed model incorporates the power of SeResNet-152 as the backbone, integrated into a robust encoder-decoder structure to enhance feature extraction and improve segmentation accuracy. This novel approach significantly reduces the dependency on manual tasks and improves the precision of tumor identification. Evaluation of the model demonstrates strong performance, achieving 87% in Dice Coefficient, 89.12% in accuracy, 88% in IoU score, and 82% in mean IoU score, showcasing its effectiveness in tackling the complex problem of brain tumor segmentation.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تومورهای مغزی ناهنجاری هایی هستند که می توانند به شدت بر سلامت بیمار تأثیر بگذارند و منجر به شرایط تهدید کننده زندگی مانند سرطان شود.اینها می تواند منجر به اثرات ناتوان کننده مختلفی از جمله موضوعات عصبی ، اختلال شناختی ، نقص حرکتی و حسی و همچنین تغییرات عاطفی و رفتاری شود.این علائم به طور قابل توجهی بر کیفیت زندگی بیمار تأثیر می گذارد ، تشخیص زودرس و درمان به موقع برای جلوگیری از وخیم تر شدن بیشتر ضروری است.با این حال ، تقسیم دقیق منطقه تومور از تصاویر پزشکی ، به ویژه اسکن MRI ، یک کار چالش برانگیز و وقت گیر است که نیاز به تخصص رادیولوژیست ها دارد.تقسیم بندی دستی همچنین می تواند مستعد خطاهای انسانی باشد.برای پرداختن به این چالش ها ، این تحقیق از هم افزایی معماری های SENET و RESNET در یک چارچوب رمزگذار رمزگذار استفاده می کند ، که به طور خاص برای تشخیص و تقسیم گلیوما طراحی شده است.مدل پیشنهادی شامل قدرت Seresnet-152 به عنوان ستون فقرات ، در یک ساختار رمزگذار قوی برای تقویت استخراج ویژگی و بهبود دقت تقسیم بندی است.این رویکرد جدید به طور قابل توجهی وابستگی به کارهای دستی را کاهش داده و دقت شناسایی تومور را بهبود می بخشد.ارزیابی مدل عملکرد قوی ، دستیابی به 87 ٪ در ضریب تاس ، 89.2 ٪ در دقت ، 88 ٪ در نمره IOU و 82 ٪ در میانگین نمره IOU را نشان می دهد و اثربخشی آن را در مقابله با مشکل پیچیده تقسیم تومور مغزی نشان 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.

🎯 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.