پروپوزال ارائه یک مدل خودکار برای تشخیص و کشف اتوماتیک با استفاده از دستگاه کمک کامپیوتری (CAD) مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش تصویر

پروپوزال ارائه یک مدل خودکار برای تشخیص و کشف اتوماتیک با استفاده از دستگاه کمک کامپیوتری (CAD) مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش تصویر

پروپوزال ارائه یک مدل خودکار برای تشخیص و کشف اتوماتیک با استفاده از دستگاه کمک کامپیوتری (CAD) مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش تصویر، به بررسی و توسعه یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به طور خودکار و دقیق بیماری‌ها یا ناهنجاری‌ها را شناسایی کند. با توجه به پیشرفت‌های اخیر در فناوری‌های هوش مصنوعی و پردازش تصویر، این تحقیق می‌تواند به بهبود دقت تشخیص در حوزه پزشکی و افزایش سرعت ارائه خدمات درمانی منجر شود.

توضیحات:

این تحقیق به دنبال طراحی یک مدل خودکار برای تشخیص و کشف اتوماتیک است که با استفاده از دستگاه کمک کامپیوتری (CAD) و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به بهبود دقت و کارایی در تحلیل تصاویر پزشکی کمک کند.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از مجموعه داده‌های تصاویر پزشکی شامل تصاویر MRI، CT و X-ray برای آموزش مدل.
پردازش تصویر: به کارگیری تکنیک‌های پردازش تصویر برای پیش‌پردازش داده‌ها، شامل حذف نویز و بهبود کیفیت تصاویر.
تقسیم‌بندی و خوشه‌بندی: استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته تقسیم‌بندی و خوشه‌بندی برای شناسایی نواحی مورد نظر در تصاویر پزشکی.
مدل‌سازی با یادگیری عمیق: طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) برای تحلیل ویژگی‌ها و شناسایی الگوهای موجود در تصاویر.
ارزیابی عملکرد: مقایسه نتایج حاصل از مدل پیشنهادی با روش‌های موجود از نظر دقت، حساسیت و نرخ مثبت کاذب.

کاربردها:
این مدل می‌تواند در مراکز درمانی برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، مانند سرطان، و افزایش دقت تشخیص پزشکان مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در تشخیص و کشف بیماری‌ها کمک کند و زمان لازم برای تحلیل تصاویر پزشکی را کاهش دهد. همچنین، این مدل می‌تواند به شناسایی الگوهای جدید در داده‌های پزشکی منجر شود.
این موضوع بر روی بهبود روش‌های تشخیص خودکار تأکید دارد و به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در تحلیل داده‌های پزشکی می‌پردازد.