اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله MIST: یک چارچوب قطعه‌بندی تصویربرداری پزشکی سه‌بعدی ساده و مقیاس‌پذیر سرتاسری

ترجمه فارسی مقاله MIST: یک چارچوب قطعه‌بندی تصویربرداری پزشکی سه‌بعدی ساده و مقیاس‌پذیر سرتاسری

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 MIST: A Simple and Scalable End-To-End 3D Medical Imaging Segmentation Framework
عنوان مقاله به فارسی MIST: یک چارچوب قطعه‌بندی تصویربرداری پزشکی سه‌بعدی ساده و مقیاس‌پذیر سرتاسری
نویسندگان Adrian Celaya, Evan Lim, Rachel Glenn, Brayden Mi, Alex Balsells, Tucker Netherton, Caroline Chung, Beatrice Riviere, David Fuentes
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 13
دسته بندی موضوعات Image and Video Processing,Artificial Intelligence,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , هوش مصنوعی , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین
توضیحات Submitted 31 July, 2024; originally announced July 2024. , Comments: Submitted to BraTS 2024
توضیحات به فارسی ارسال 31 ژوئیه 2024 ؛در ابتدا ژوئیه 2024 اعلام شد ، نظرات: ارسال شده به Brats 2024

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 520,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 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

Medical imaging segmentation is a highly active area of research, with deep learning-based methods achieving state-of-the-art results in several benchmarks. However, the lack of standardized tools for training, testing, and evaluating new methods makes the comparison of methods difficult. To address this, we introduce the Medical Imaging Segmentation Toolkit (MIST), a simple, modular, and end-to-end medical imaging segmentation framework designed to facilitate consistent training, testing, and evaluation of deep learning-based medical imaging segmentation methods. MIST standardizes data analysis, preprocessing, and evaluation pipelines, accommodating multiple architectures and loss functions. This standardization ensures reproducible and fair comparisons across different methods. We detail MIST's data format requirements, pipelines, and auxiliary features and demonstrate its efficacy using the BraTS Adult Glioma Post-Treatment Challenge dataset. Our results highlight MIST's ability to produce accurate segmentation masks and its scalability across multiple GPUs, showcasing its potential as a powerful tool for future medical imaging research and development.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

تقسیم بندی تصویربرداری پزشکی یک منطقه بسیار فعال از تحقیقات است ، با روش های عمیق و مبتنی بر یادگیری که به نتایج پیشرفته در چندین معیار دست می یابند.با این حال ، عدم وجود ابزارهای استاندارد برای آموزش ، آزمایش و ارزیابی روشهای جدید ، مقایسه روشها را دشوار می کند.برای پرداختن به این موضوع ، ما مجموعه ابزار تقسیم بندی تصویربرداری پزشکی (غبار) ، یک چارچوب تقسیم بندی تصویربرداری پزشکی ساده ، مدولار و پایان به پایان را معرفی می کنیم که برای تسهیل آموزش مداوم ، آزمایش و ارزیابی روشهای تقسیم بندی تصویربرداری پزشکی مبتنی بر یادگیری عمیق طراحی شده است.غبار تجزیه و تحلیل داده ها ، پیش پردازش و خطوط لوله ارزیابی را استاندارد می کند ، دارای چندین معماری و عملکردهای از دست دادن است.این استاندارد ، مقایسه های قابل تکرار و منصفانه را در روش های مختلف تضمین می کند.ما نیاز به الزامات فرمت داده ها ، خطوط لوله و ویژگی های کمکی داریم و اثربخشی آن را با استفاده از مجموعه داده چالش پس از درمان Glioma Brats بزرگسالان نشان می دهیم.نتایج ما توانایی مه در تولید ماسک های تقسیم بندی دقیق و مقیاس پذیری آن در چندین GPU را نشان می دهد و پتانسیل آن را به عنوان ابزاری قدرتمند برای تحقیقات و توسعه تصویربرداری پزشکی آینده نشان می دهد.

📚 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.