ترجمه فارسی مقاله یک چارچوب جدید مبتنی بر یادگیری ماشینی برای توسعه نشانگرهای زیستی دیجیتال مرکب پیشرفت بیماری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی A Novel Machine Learning Based Framework for Developing Composite Digital Biomarkers of Disease Progression
عنوان مقاله به فارسی یک چارچوب جدید مبتنی بر یادگیری ماشینی برای توسعه نشانگرهای زیستی دیجیتال مرکب پیشرفت بیماری
نویسندگان Song Zhai, Andy Liaw, Judong Shen, Yuting Xu, Vladimir Svetnik, James J. FitzGerald, Chrystalina A. Antoniades, Dan Holder, Marissa F. Dockendorf, Jie Ren, Richard Baumgartner
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 37
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Neurology عصب شناسی

📚 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 Current methods of measuring disease progression of neurodegenerative disorders, including Parkinson’s disease (PD), largely rely on composite clinical rating scales, which are prone to subjective biases and lack the sensitivity to detect progression signals in a timely manner. Digital health technology (DHT)-derived measures offer potential solutions to provide objective, precise, and sensitive measures that address these limitations. However, the complexity of DHT datasets and the potential to derive numerous digital features that were not previously possible to measure pose challenges, including in selection of the most important digital features and construction of composite digital biomarkers.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پس زمینه روشهای فعلی اندازه گیری پیشرفت بیماری اختلالات عصبی ، از جمله بیماری پارکینسون (PD) ، تا حد زیادی به مقیاس رتبه بندی بالینی کامپوزیت متکی است ، که مستعد تعصبات ذهنی هستند و فاقد حساسیت برای تشخیص سیگنال های پیشرفت به موقع هستند.اقدامات مربوط به فناوری سلامت دیجیتال (DHT) راه حل های بالقوه ای را برای ارائه اقدامات عینی ، دقیق و حساس ارائه می دهد که به این محدودیت ها می پردازند.با این حال ، پیچیدگی مجموعه داده های DHT و پتانسیل برای به دست آوردن ویژگی های دیجیتالی بی شماری که قبلاً برای اندازه گیری چالش های مطبوعاتی امکان پذیر نبودند ، از جمله در انتخاب مهمترین ویژگی های دیجیتال و ساخت نشانگرهای زیستی دیجیتال کامپوزیت.

📚 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.