مقاله RIDGE: تکرارپذیری، یکپارچگی، قابلیت اطمینان، تعمیمپذیری و ارزیابی کارایی مدلهای تقسیمبندی تصویر پزشکی
| عنوان مقاله به انگلیسی | RIDGE: Reproducibility, Integrity, Dependability, Generalizability, and Efficiency Assessment of Medical Image Segmentation Models |
| عنوان مقاله به فارسی | مقاله خط الراس: تکرارپذیری ، یکپارچگی ، قابلیت اطمینان ، تعمیم پذیری و ارزیابی کارآیی مدلهای تقسیم تصویر پزشکی |
| نویسندگان | Farhad Maleki, Linda Moy, Reza Forghani, Tapotosh Ghosh, Katie Ovens, Steve Langer, Pouria Rouzrokh, Bardia Khosravi, Ali Ganjizadeh, Daniel Warren, Roxana Daneshjou, Mana Moassefi, Atlas Haddadi Avval, Susan Sotardi, Neil Tenenholtz, Felipe Kitamura, Timothy Kline |
| زبان مقاله | انگلیسی |
| فرمت مقاله: | |
| تعداد صفحات | 20 |
| دسته بندی موضوعات | Image and Video Processing,Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , دید رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین , |
| توضیحات | Submitted 16 January, 2024; originally announced January 2024. , Comments: 20 pages, 1 Figure, 1 Table |
| توضیحات به فارسی | 16 ژانویه 2024 ارسال شد.در ابتدا ژانویه 2024 اعلام شد ، نظرات: 20 صفحه ، 1 شکل ، 1 جدول |
چکیده
Deep learning techniques, despite their potential, often suffer from a lack of reproducibility and generalizability, impeding their clinical adoption. Image segmentation is one of the critical tasks in medical image analysis, in which one or several regions/volumes of interest should be annotated. This paper introduces the RIDGE checklist, a framework for assessing the Reproducibility, Integrity, Dependability, Generalizability, and Efficiency of deep learning-based medical image segmentation models. The checklist serves as a guide for researchers to enhance the quality and transparency of their work, ensuring that segmentation models are not only scientifically sound but also clinically relevant.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
تکنیک های یادگیری عمیق ، با وجود پتانسیل های آنها ، اغلب از عدم تکرارپذیری و تعمیم پذیری رنج می برند و مانع پذیرش بالینی آنها می شوند.تقسیم تصویر یکی از وظایف مهم در تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی است که در آن باید یک یا چند منطقه/حجم مورد علاقه حاشیه نویسی شود.در این مقاله ، لیست چک لیست ریج ، چارچوبی برای ارزیابی تکرارپذیری ، یکپارچگی ، قابلیت اطمینان ، تعمیم پذیری و کارآیی مدلهای تقسیم بندی تصویر پزشکی مبتنی بر یادگیری عمیق ارائه شده است.این لیست چک به عنوان راهنما برای محققان برای ارتقاء کیفیت و شفافیت کار خود ، اطمینان حاصل می کند که مدل های تقسیم بندی نه تنها از نظر علمی سالم بلکه از نظر بالینی نیز مرتبط هستند.📚 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 صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
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
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.