ترجمه فارسی مقاله پرداختن به شکاف‌های تشخیص زودهنگام دمانس: مسیری به سوی مدل‌های تشخیصی پیشرفته از طریق یادگیری ماشینی

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 Addressing the Gaps in Early Dementia Detection: A Path Towards Enhanced Diagnostic Models through Machine Learning
عنوان مقاله به فارسی پرداختن به شکاف‌های تشخیص زودهنگام دمانس: مسیری به سوی مدل‌های تشخیصی پیشرفته از طریق یادگیری ماشینی
نویسندگان Juan A. Berrios Moya
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 54
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 4 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 4 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
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

The rapid global aging trend has led to an increase in dementia cases, including Alzheimer's disease, underscoring the urgent need for early and accurate diagnostic methods. Traditional diagnostic techniques, such as cognitive tests, neuroimaging, and biomarker analysis, face significant limitations in sensitivity, accessibility, and cost, particularly in the early stages. This study explores the potential of machine learning (ML) as a transformative approach to enhance early dementia detection by leveraging ML models to analyze and integrate complex multimodal datasets, including cognitive assessments, neuroimaging, and genetic information. A comprehensive review of existing literature was conducted to evaluate various ML models, including supervised learning, deep learning, and advanced techniques such as ensemble learning and transformer models, assessing their accuracy, interpretability, and potential for clinical integration. The findings indicate that while ML models show significant promise in improving diagnostic precision and enabling earlier interventions, challenges remain in their generalizability, interpretability, and ethical deployment. This research concludes by outlining future directions aimed at enhancing the clinical utility of ML models in dementia detection, emphasizing interdisciplinary collaboration and ethically sound frameworks to improve early detection and intervention strategies for Alzheimer's disease and other forms of dementia.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

روند پیری سریع جهانی منجر به افزایش موارد زوال عقل ، از جمله بیماری آلزایمر شده است و بر نیاز فوری به روشهای تشخیصی زودرس و دقیق تأکید می کند.تکنیک های تشخیصی سنتی ، مانند تست های شناختی ، تصویربرداری عصبی و تجزیه و تحلیل نشانگر نشانگر ، با محدودیت های قابل توجهی در حساسیت ، دسترسی و هزینه به ویژه در مراحل اولیه روبرو هستند.این مطالعه به بررسی پتانسیل یادگیری ماشین (ML) به عنوان یک رویکرد تحول گرا برای تقویت تشخیص زوال عقل اولیه با استفاده از مدلهای ML برای تجزیه و تحلیل و ادغام مجموعه داده های پیچیده چندمودال ، از جمله ارزیابی های شناختی ، تصویربرداری عصبی و اطلاعات ژنتیکی می پردازد.یک بررسی جامع از ادبیات موجود برای ارزیابی مدلهای مختلف ML ، از جمله یادگیری تحت نظارت ، یادگیری عمیق و تکنیک های پیشرفته مانند یادگیری گروه و مدل های ترانسفورماتور ، ارزیابی صحت ، تفسیر و پتانسیل آنها برای ادغام بالینی انجام شد.این یافته ها نشان می دهد که در حالی که مدل های ML نوید قابل توجهی در بهبود دقت تشخیصی و فعال کردن مداخلات قبلی نشان می دهند ، چالش ها در تعمیم پذیری ، تفسیر و استقرار اخلاقی آنها باقی مانده است.این تحقیق با تشریح مسیرهای آینده با هدف تقویت ابزار بالینی مدل های ML در تشخیص زوال عقل ، تأکید بر همکاری بین رشته ای و چارچوبهای صوتی اخلاقی برای بهبود استراتژی های تشخیص زودرس و مداخله برای بیماری آلزایمر و سایر اشکال دمانس نتیجه می گیرد.

📚 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.