ترجمه فارسی مقاله راه رفتن به تماس (G2C) - یک چارچوب یادگیری عمیق جدید برای پیش‌بینی ساییدگی کل تعویض زانو از الگوهای راه رفتن

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Gait-to-Contact (G2C) - A novel deep learning framework to predict total knee replacement wear from gait patterns
عنوان مقاله به فارسی راه رفتن به تماس (G2C) - یک چارچوب یادگیری عمیق جدید برای پیش‌بینی ساییدگی کل تعویض زانو از الگوهای راه رفتن
نویسندگان ProfileMattia Perrone, Scott Simmons, ProfilePhilip Malloy, ProfileCatherine Yuh, John Martin, ProfileSteven P. Mell
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 13
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Orthopedics ارتوپدی

📚 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

Background Total knee replacement (TKR) is the most common inpatient surgery in the US. Studies leveraging finite element analysis (FEA) models have shown that variability of gait patterns can lead to significant variability of wear rates in TKR settings. However, FEA models can be resource-intensive and time-consuming to execute, hindering further research in this area. This study introduces a novel deep learning-based surrogate modeling approach aimed at significantly reducing computational costs and processing time compared to traditional FEA models.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پس زمینه تعویض کل زانو (TKR) رایج ترین عمل جراحی بستری در ایالات متحده است.مطالعات استفاده از مدل های تجزیه و تحلیل عناصر محدود (FEA) نشان داده است که تنوع الگوهای راه رفتن می تواند منجر به تنوع قابل توجهی در میزان سایش در تنظیمات TKR شود.با این حال ، مدل های FEA می توانند برای اجرای منابع و وقت گیر برای اجرای آن ، مانع تحقیقات بیشتر در این زمینه شوند.این مطالعه یک رویکرد مدل سازی جانشین مبتنی بر یادگیری عمیق با هدف کاهش قابل توجه هزینه های محاسباتی و زمان پردازش در مقایسه با مدل های سنتی FEA را معرفی 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.

🎯 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.