دانلود کتاب Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) – یادگیری عمیق برای رادیوگرافی قفسه سینه: طبقه بندی به کمک کامپیوتر (پرایمرها در دستگاه ها و سیستم های تصویربرداری زیست پزشکی)

توضیحات

Deep Learning for Chest Radiographs enumerates different strategies implemented by the authors for designing an efficient convolution neural network-based computer-aided classification (CAC) system for binary classification of chest radiographs into ‘Normal’ and ‘Pneumonia.’ Pneumonia is an infectious disease mostly caused by a bacteria or a virus. The prime targets of this infectious disease are children below the age of 5 and adults above the age of 65, mostly due to their poor immunity and lower rates of recovery. Globally, pneumonia has prevalent footprints and kills more children as compared to any other immunity-based disease, causing up to 15% of child deaths per year, especially in developing countries. Out of all the available imaging modalities, such as computed tomography, radiography or X-ray, magnetic resonance imaging, ultrasound, and so on, chest radiographs are most widely used for differential diagnosis between Normal and Pneumonia. In the CAC system designs implemented in this book, a total of 200 chest radiograph images consisting of 100 Normal images and 100 Pneumonia images have been used. These chest radiographs are augmented using geometric transformations, such as rotation, translation, and flipping, to increase the size of the dataset for efficient training of the Convolutional Neural Networks (CNNs). A total of 12 experiments were conducted for the binary classification of chest radiographs into Normal and Pneumonia. It also includes in-depth implementation strategies of exhaustive experimentation carried out using transfer learning-based approaches with decision fusion, deep feature extraction, feature selection, feature dimensionality reduction, and machine learning-based classifiers for implementation of end-to-end CNN-based CAC system designs, lightweight CNN-based CAC system designs, and hybrid CAC system designs for chest radiographs.

This book is a valuable resource for academicians, researchers, clinicians, postgraduate and graduate students in medical imaging, CAC, computer-aided diagnosis, computer science and engineering, electrical and electronics engineering, biomedical engineering, bioinformatics, bioengineering, and professionals from the IT industry.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

یادگیری عمیق برای رادیوگرافی قفسه سینه استراتژی های مختلفی را که توسط نویسندگان برای طراحی یک سیستم طبقه بندی به کمک کامپیوتر مبتنی بر شبکه عصبی کانولوشن کارآمد (CAC) برای طبقه بندی باینری رادیوگرافی قفسه سینه به “طبیعی” و “طبیعی” اجرا شده را برمی شمرد. ‘ذات الریه.’ پنومونی یک بیماری عفونی است که بیشتر توسط یک باکتری یا ویروس ایجاد می شود. هدف اصلی این بیماری عفونی کودکان زیر 5 سال و بزرگسالان بالای 65 سال هستند که بیشتر به دلیل ایمنی ضعیف و میزان بهبودی کمتر است. در سطح جهان، ذات‌الریه ردپای شایعی دارد و در مقایسه با سایر بیماری‌های مبتنی بر ایمنی، کودکان بیشتری را می‌کشد و باعث مرگ 15 درصد کودکان در سال، به‌ویژه در کشورهای در حال توسعه می‌شود. از بین تمام روش های تصویربرداری موجود، مانند توموگرافی کامپیوتری، رادیوگرافی یا اشعه ایکس، تصویربرداری رزونانس مغناطیسی، سونوگرافی و غیره، رادیوگرافی قفسه سینه بیشترین کاربرد را برای تشخیص افتراقی بین طبیعی و پنومونی دارد. در طرح های سیستم CAC اجرا شده در این کتاب، در مجموع از 200 تصویر رادیوگرافی قفسه سینه شامل 100 تصویر نرمال و 100 تصویر پنومونی استفاده شده است. این رادیوگرافی های قفسه سینه با استفاده از دگرگونی های هندسی، مانند چرخش، ترجمه، و چرخش، برای افزایش اندازه مجموعه داده برای آموزش کارآمد شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) تقویت می شوند. در مجموع 12 آزمایش برای طبقه بندی باینری رادیوگرافی قفسه سینه به نرمال و پنومونی انجام شد. همچنین شامل استراتژی‌های پیاده‌سازی عمیق آزمایش‌های جامع است که با استفاده از رویکردهای مبتنی بر یادگیری انتقالی با ترکیب تصمیم، استخراج ویژگی‌های عمیق، انتخاب ویژگی، کاهش ابعاد ویژگی، و طبقه‌بندی‌کننده‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای اجرای CNN سرتاسر انجام می‌شود. طراحی‌های سیستم CAC مبتنی بر، طراحی‌های سبک سیستم CAC مبتنی بر CNN، و طراحی‌های سیستم CAC ترکیبی برای رادیوگرافی قفسه سینه.

این کتاب منبع ارزشمندی برای دانشگاهیان، محققان، پزشکان، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و فارغ‌التحصیل در رشته تصویربرداری پزشکی است. CAC، تشخیص به کمک کامپیوتر، علوم و مهندسی کامپیوتر، مهندسی برق و الکترونیک، مهندسی زیست پزشکی، بیوانفورماتیک، مهندسی زیستی، و متخصصان صنعت IT.

tag : دانلود کتاب یادگیری عمیق برای رادیوگرافی قفسه سینه: طبقه بندی به کمک کامپیوتر (پرایمرها در دستگاه ها و سیستم های تصویربرداری زیست پزشکی) , Download یادگیری عمیق برای رادیوگرافی قفسه سینه: طبقه بندی به کمک کامپیوتر (پرایمرها در دستگاه ها و سیستم های تصویربرداری زیست پزشکی) , دانلود یادگیری عمیق برای رادیوگرافی قفسه سینه: طبقه بندی به کمک کامپیوتر (پرایمرها در دستگاه ها و سیستم های تصویربرداری زیست پزشکی) , Download Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) Book , یادگیری عمیق برای رادیوگرافی قفسه سینه: طبقه بندی به کمک کامپیوتر (پرایمرها در دستگاه ها و سیستم های تصویربرداری زیست پزشکی) دانلود , buy یادگیری عمیق برای رادیوگرافی قفسه سینه: طبقه بندی به کمک کامپیوتر (پرایمرها در دستگاه ها و سیستم های تصویربرداری زیست پزشکی) , خرید کتاب یادگیری عمیق برای رادیوگرافی قفسه سینه: طبقه بندی به کمک کامپیوتر (پرایمرها در دستگاه ها و سیستم های تصویربرداری زیست پزشکی) , دانلود کتاب Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) , کتاب Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) , دانلود Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) , خرید Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) , خرید کتاب Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) ,