Computer Vision and Pattern Recognition,Artificial Intelligence,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 22 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: This article is an abridged version of a 2016 master's thesis at the Karolinska Institute. The original is available upon request
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 22 اوت 2024 ؛در ابتدا در اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: این مقاله نسخه ای کوتاه از پایان نامه کارشناسی ارشد 2016 در موسسه کارولینسکا است.اصلی در صورت درخواست در دسترس است
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
Background: Radiography (X-rays) is the dominant modality in orthopedics, and improving the interpretation of radiographs is clinically relevant. Machine learning (ML) has revolutionized data analysis and has been applied to medicine, with some success, in the form of natural language processing (NLP) and artificial neural networks (ANN). Latent Dirichlet allocation (LDA) is an NLP method that automatically categorizes documents into topics. Successfully applying ML to orthopedic radiography could enable the creation of computer-aided decision systems for use in the clinic. We studied how an automated ML pipeline could classify orthopedic trauma radiographs from radiologist reports. Methods: Wrist and ankle radiographs from Danderyd Hospital in Sweden taken between 2002 and 2015, with radiologist reports. LDA was used to create image labels for radiographs from the radiologist reports. Radiographs and labels were used to train an image recognition ANN. The ANN outcomes were manually reviewed to get an accurate estimate of the method's utility and accuracy. Results: Image Labels generated via LDA could successfully train the ANN. The ANN reached an accuracy between 91% and 60% compared to a gold standard, depending on the label. Conclusions: We found that LDA was unsuited to label orthopedic radiographs from reports with high accuracy. However, despite this, the ANN could learn to detect some features in radiographs with high accuracy. The study also illustrates how ML and ANN can be applied to medical research.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
سابقه و هدف: رادیوگرافی (اشعه ایکس) روش غالب در ارتوپدی است و بهبود تفسیر رادیوگرافی از نظر بالینی مرتبط است.یادگیری ماشین (ML) تجزیه و تحلیل داده ها را متحول کرده است و با موفقیت برخی از آنها در قالب پردازش زبان طبیعی (NLP) و شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) در پزشکی استفاده شده است.تخصیص Dirichlet نهان (LDA) روشی NLP است که به طور خودکار اسناد را در موضوعات طبقه بندی می کند.با استفاده از ML در رادیوگرافی ارتوپدی می تواند ایجاد سیستم های تصمیم گیری به کمک رایانه برای استفاده در کلینیک را فراهم کند.ما بررسی کردیم که چگونه یک خط لوله ML خودکار می تواند رادیوگرافی تروما ارتوپدی را از گزارش رادیولوژیست طبقه بندی کند.مواد و روش ها: رادیوگرافی مچ دست و مچ پا از بیمارستان دندرید در سوئد بین سالهای 2002 تا 2015 گرفته شده است ، با گزارش رادیولوژیست.LDA برای ایجاد برچسب های تصویر برای رادیوگرافی از گزارش های رادیولوژیست استفاده شد.از رادیوگرافی و برچسب ها برای آموزش تشخیص تصویر ANN استفاده شد.نتایج ANN به صورت دستی مورد بررسی قرار گرفت تا برآورد دقیقی از ابزار و صحت روش دریافت شود.نتایج: برچسب های تصویر تولید شده از طریق LDA می توانند با موفقیت ANN را آموزش دهند.بسته به برچسب ، ANN بین 91 تا 60 ٪ در مقایسه با استاندارد طلا به دقت رسید.نتیجه گیری: ما دریافتیم که LDA برای برچسب زدن رادیوگرافی های ارتوپدی از گزارش هایی با دقت بالا ، نامناسب است.با این حال ، با وجود این ، ANN می تواند یاد بگیرد که برخی از ویژگی ها را در رادیوگرافی با دقت بالا تشخیص دهد.این مطالعه همچنین نشان می دهد که چگونه می توان از ML و ANN در تحقیقات پزشکی استفاده کرد.
📚 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
