Image and Video Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,پردازش تصویر و ویدیو , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات
Submitted 9 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Accepted as a chapter in the Springer Book: "Generative Machine Learning Models in Medical Image Computing."
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 9 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: به عنوان یک فصل در کتاب اسپرینگر پذیرفته شده است: "مدل های یادگیری ماشین مولد در محاسبات تصویر پزشکی."
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
چکیده
Computer-aided tumor detection has shown great potential in enhancing the interpretation of over 80 million CT scans performed annually in the United States. However, challenges arise due to the rarity of CT scans with tumors, especially early-stage tumors. Developing AI with real tumor data faces issues of scarcity, annotation difficulty, and low prevalence. Tumor synthesis addresses these challenges by generating numerous tumor examples in medical images, aiding AI training for tumor detection and segmentation. Successful synthesis requires realistic and generalizable synthetic tumors across various organs. This chapter reviews AI development on real and synthetic data and summarizes two key trends in synthetic data for cancer imaging research: modeling-based and learning-based approaches. Modeling-based methods, like Pixel2Cancer, simulate tumor development over time using generic rules, while learning-based methods, like DiffTumor, learn from a few annotated examples in one organ to generate synthetic tumors in others. Reader studies with expert radiologists show that synthetic tumors can be convincingly realistic. We also present case studies in the liver, pancreas, and kidneys reveal that AI trained on synthetic tumors can achieve performance comparable to, or better than, AI only trained on real data. Tumor synthesis holds significant promise for expanding datasets, enhancing AI reliability, improving tumor detection performance, and preserving patient privacy.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تشخیص تومور به کمک رایانه پتانسیل بسیار خوبی در تقویت تفسیر بیش از 80 میلیون سی تی اسکن انجام شده در سالانه در ایالات متحده نشان داده است.با این حال ، به دلیل نادر بودن سی تی اسکن با تومورها ، به ویژه تومورهای اولیه ، چالش هایی ایجاد می شود.توسعه هوش مصنوعی با داده های تومور واقعی با مسائل کمبود ، مشکل حاشیه نویسی و شیوع کم روبرو است.سنتز تومور با ایجاد نمونه های متعدد تومور در تصاویر پزشکی ، کمک به آموزش هوش مصنوعی برای تشخیص تومور و تقسیم بندی ، این چالش ها را به وجود می آورد.سنتز موفقیت آمیز به تومورهای مصنوعی واقع گرایانه و قابل تعمیم در اندامهای مختلف نیاز دارد.در این فصل توسعه هوش مصنوعی بر روی داده های واقعی و مصنوعی بررسی شده و دو روند اصلی در داده های مصنوعی برای تحقیقات تصویربرداری سرطان را خلاصه می کند: رویکردهای مبتنی بر مدل سازی و مبتنی بر یادگیری.روشهای مبتنی بر مدل سازی ، مانند Pixel2Cancer ، توسعه تومور را به مرور زمان با استفاده از قوانین عمومی شبیه سازی می کنند ، در حالی که روش های مبتنی بر یادگیری ، مانند Difftumor ، از چند نمونه حاشیه نویسی در یک اندام برای تولید تومورهای مصنوعی در دیگران یاد می گیرند.مطالعات خواننده با رادیولوژیست های متخصص نشان می دهد که تومورهای مصنوعی می توانند به طرز قانع کننده ای واقع بینانه باشند.ما همچنین مطالعات موردی را در کبد ، لوزالمعده و کلیه ها ارائه می دهیم نشان می دهد که هوش مصنوعی که بر روی تومورهای مصنوعی آموزش دیده است می تواند به عملکرد قابل مقایسه با یا بهتر از AI که فقط بر روی داده های واقعی آموزش داده می شود ، دست یابند.سنتز تومور نوید قابل توجهی برای گسترش مجموعه داده ها ، افزایش قابلیت اطمینان هوش مصنوعی ، بهبود عملکرد تشخیص تومور و حفظ حریم خصوصی بیمار دارد.
📚 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 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
