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
Acute lymphoblastic leukaemia (ALL) is a blood malignancy that mainly affects adults and children. This study looks into the use of deep learning, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), for the detection and classification of ALL. Conventional techniques for ALL diagnosis, such bone marrow biopsy, are costly and prone to mistakes made by hand. By utilising automated technologies, the research seeks to improve diagnostic accuracy. The research uses a variety of pre-trained CNN models, such as InceptionV3, ResNet101, VGG19, DenseNet121, MobileNetV2, and DenseNet121, to extract characteristics from pictures of blood smears. ANOVA, Recursive Feature Elimination (RFE), Random Forest, Lasso, and Principal Component Analysis (PCA) are a few of the selection approaches used to find the most relevant features after feature extraction. Following that, machine learning methods like Naïve Bayes, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbours (KNN) are used to classify these features. With an 87% accuracy rate, the ResNet101 model produced the best results, closely followed by DenseNet121 and VGG19. According to the study, CNN-based models have the potential to decrease the need for medical specialists by increasing the speed and accuracy of ALL diagnosis. To improve model performance, the study also recommends expanding and diversifying datasets and investigating more sophisticated designs such as transformers. This study highlights how well automated deep learning systems do medical diagnosis.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
لوسمی لنفوبلاستیک حاد (ALL) یک بدخیمی خون است که عمدتا بر بزرگسالان و کودکان تأثیر می گذارد.این مطالعه به استفاده از یادگیری عمیق ، به طور خاص شبکه های عصبی حلقوی (CNN) ، برای تشخیص و طبقه بندی همه می پردازد.تکنیک های متعارف برای کلیه تشخیص ، چنین بیوپسی مغز استخوان ، پرهزینه و مستعد اشتباهات انجام شده توسط دست هستند.این تحقیق با استفاده از فن آوری های خودکار ، به دنبال بهبود دقت تشخیصی است.در این تحقیق از انواع مدل های CNN از پیش آموزش داده شده ، مانند InceptionV3 ، ResNet101 ، VGG19 ، Densenet121 ، MobilenetV2 و Densenet121 استفاده شده است تا از ویژگی های تصاویر اسمیر خون استخراج شود.ANOVA ، حذف ویژگی های بازگشتی (RFE) ، جنگل تصادفی ، لاسو و تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) تعدادی از رویکردهای انتخابی هستند که برای یافتن مناسب ترین ویژگی ها پس از استخراج ویژگی استفاده می شوند.پس از آن ، از روشهای یادگیری ماشین مانند Bayes ساده ، جنگل تصادفی ، دستگاه بردار پشتیبانی (SVM) و همسایگان K-Nearest (KNN) برای طبقه بندی این ویژگی ها استفاده می شود.با توجه به میزان دقت 87 ٪ ، مدل RESNET101 بهترین نتیجه را به دست آورد ، از نزدیک توسط Densenet121 و VGG19 دنبال می شود.براساس این مطالعه ، مدلهای مبتنی بر CNN با افزایش سرعت و صحت همه تشخیص ، می توانند نیاز متخصصان پزشکی را کاهش دهند.برای بهبود عملکرد مدل ، این مطالعه همچنین داده های گسترش و متنوع سازی و بررسی طرح های پیشرفته تر مانند ترانسفورماتورها را توصیه می کند.این مطالعه نشان می دهد که سیستم های یادگیری عمیق به خوبی تشخیص پزشکی را انجام می دهند.
📚 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
