پروپوزال توسعه یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق برای تشخیص سرطان سینه با استفاده از تحلیل فرکانسی تصاویر ماموگرافی

پروپوزال توسعه یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق برای تشخیص سرطان سینه با استفاده از تحلیل فرکانسی تصاویر ماموگرافی

پروپوزال طراحی یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق برای تشخیص سرطان سینه با استفاده از تحلیل فرکانسی تصاویر ماموگرافی، به دنبال ارائه روشی نوین و دقیق برای شناسایی زودهنگام سرطان سینه است. با توجه به اهمیت تشخیص زودهنگام در بهبود نتایج درمانی و کاهش مرگ و میر ناشی از این بیماری، این مدل می‌تواند نقش مهمی در ارتقاء کیفیت خدمات پزشکی ایفا کند.

توضیحات:

هدف: این تحقیق به دنبال طراحی یک مدل است. که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و تکنیک‌های تحلیل فرکانسی، بتواند سرطان سینه را از طریق تصاویر ماموگرافی شناسایی کند.

روش‌شناسی: استفاده از تحلیل موجک برای استخراج ویژگی‌های مهم از تصاویر ماموگرافی، که می‌تواند به شناسایی الگوهای غیرعادی کمک کند.
پیاده‌سازی یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) برای پردازش تصاویر و یادگیری ویژگی‌های پیچیده مرتبط با سرطان سینه.
ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ شامل تصاویر ماموگرافی و مقایسه نتایج با روش‌های سنتی.

کاربردها: این مدل می‌تواند در مراکز پزشکی و بیمارستان‌ها برای تشخیص زودهنگام سرطان سینه و بهبود دقت تشخیص مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این مدل بتواند دقت تشخیص را افزایش دهد. و زمان لازم برای شناسایی سرطان را کاهش دهد، که در نهایت منجر به بهبود نتایج درمانی برای بیماران خواهد شد. این موضوع نه تنها بر روی استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه تشخیص سرطان سینه نیز می‌پردازد.