Image and Video Processing,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , هوش مصنوعی , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین
توضیحات
Submitted 2 September, 2024; v1 submitted 30 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 15 pages, 3 figures, 4 tables
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 2 سپتامبر 2024 ؛V1 ارسال شده در 30 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 15 صفحه ، 3 شکل ، 4 جدول
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
Imaging techniques such as Chest X-rays, whole slide images, and optical coherence tomography serve as the initial screening and detection for a wide variety of medical pulmonary and ophthalmic conditions respectively. This paper investigates the intricacies of using pretrained deep convolutional neural networks with transfer learning across diverse medical imaging datasets with varying modalities for binary and multiclass classification. We conducted a comprehensive performance analysis with ten network architectures and model families each with pretraining and random initialization. Our finding showed that the use of pretrained models as fixed feature extractors yields poor performance irrespective of the datasets. Contrary, histopathology microscopy whole slide images have better performance. It is also found that deeper and more complex architectures did not necessarily result in the best performance. This observation implies that the improvements in ImageNet are not parallel to the medical imaging tasks. Within a medical domain, the performance of the network architectures varies within model families with shifts in datasets. This indicates that the performance of models within a specific modality may not be conclusive for another modality within the same domain. This study provides a deeper understanding of the applications of deep learning techniques in medical imaging and highlights the impact of pretrained networks across different medical imaging datasets under five different experimental settings.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تکنیک های تصویربرداری مانند اشعه ایکس قفسه سینه ، تصاویر کامل اسلاید و توموگرافی انسجام نوری به ترتیب غربالگری و تشخیص اولیه برای طیف گسترده ای از شرایط ریوی پزشکی و چشمی به ترتیب عمل می کنند.در این مقاله به بررسی پیچیدگی های استفاده از شبکه های عصبی عمیق و عمیق با یادگیری انتقال در مجموعه داده های مختلف تصویربرداری پزشکی با روشهای مختلف برای طبقه بندی باینری و چند طبقه پرداخته شده است.ما یک تجزیه و تحلیل عملکرد جامع با ده معماری شبکه و خانواده های مدل هر یک با پیشگویی و اولیه سازی تصادفی انجام دادیم.یافته های ما نشان داد که استفاده از مدل های پیش ساخته به عنوان استخراج کننده های ویژگی ثابت ، بدون در نظر گرفتن مجموعه داده ها ، عملکرد ضعیف را به همراه دارد.برعکس ، میکروسکوپ هیستوپاتولوژی تصاویر کل اسلاید عملکرد بهتری دارند.همچنین مشخص شده است که معماری های عمیق تر و پیچیده تر لزوماً منجر به بهترین عملکرد نمی شوند.این مشاهدات حاکی از آن است که پیشرفت در ImageNet به موازات کارهای تصویربرداری پزشکی نیست.در یک دامنه پزشکی ، عملکرد معماری های شبکه در خانواده های مدل با تغییر در مجموعه داده ها متفاوت است.این نشان می دهد که عملکرد مدل ها در یک روش خاص ممکن است برای یک روش دیگر در همان دامنه قطعی نباشد.این مطالعه درک عمیق تری از کاربردهای تکنیک های یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی ارائه می دهد و تأثیر شبکه های پیش ساخته در مجموعه داده های مختلف تصویربرداری پزشکی را تحت پنج تنظیمات مختلف آزمایشی برجسته می کند.
📚 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
