دانلود کتاب Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges – هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آسیب‌شناسی دیجیتال: چالش‌های جدید و آینده

توضیحات

Data driven Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in digital pathology, radiology, and dermatology is very promising. In specific cases, for example, Deep Learning (DL), even exceeding human performance. However, in the context of medicine it is important for a human expert to verify the outcome. Consequently, there is a need for transparency and re-traceability of state-of-the-art solutions to make them usable for ethical responsible medical decision support.
Moreover, big data is required for training, covering a wide spectrum of a variety of human diseases in different organ systems. These data sets must meet top-quality and regulatory criteria and must be well annotated for ML at patient-, sample-, and image-level. Here biobanks play a central and future role in providing large collections of high-quality, well-annotated samples and data. The main challenges are finding biobanks containing fit-for-purpose samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

هوش مصنوعی مبتنی بر داده (AI) و یادگیری ماشین (ML) در آسیب شناسی دیجیتال، رادیولوژی و پوست بسیار امیدوارکننده است. در موارد خاص، به عنوان مثال، یادگیری عمیق (DL)، حتی بیش از عملکرد انسان. با این حال، در زمینه پزشکی برای یک متخصص انسانی مهم است که نتیجه را تأیید کند. در نتیجه، نیاز به شفافیت و قابلیت ردیابی مجدد راه‌حل‌های پیشرفته وجود دارد تا آنها را برای حمایت از تصمیم‌گیری اخلاقی مسئولانه پزشکی قابل استفاده کند.
علاوه بر این، داده های بزرگ برای آموزش مورد نیاز است، که طیف گسترده ای از انواع بیماری های انسانی را در سیستم های اندام مختلف پوشش می دهد. این مجموعه داده‌ها باید با معیارهای نظارتی و با کیفیت بالا مطابقت داشته باشند و باید به خوبی برای ML در سطح بیمار، نمونه و تصویر توضیح داده شوند. در اینجا بانک‌های زیستی نقش مرکزی و آینده را در ارائه مجموعه‌های بزرگی از نمونه‌ها و داده‌های با کیفیت بالا و مشروح خوب بازی می‌کنند. چالش‌های اصلی یافتن بانک‌های زیستی حاوی نمونه‌های مناسب برای هدف، ارائه متا داده‌های مرتبط با کیفیت، دسترسی به داده‌ها و حاشیه‌نویسی‌های پزشکی استاندارد، و اسکن انبوه اسلایدهای کامل از جمله راه‌حل‌های مدیریت داده کارآمد است.

p>

tag : دانلود کتاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آسیب‌شناسی دیجیتال: چالش‌های جدید و آینده , Download هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آسیب‌شناسی دیجیتال: چالش‌های جدید و آینده , دانلود هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آسیب‌شناسی دیجیتال: چالش‌های جدید و آینده , Download Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges Book , هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آسیب‌شناسی دیجیتال: چالش‌های جدید و آینده دانلود , buy هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آسیب‌شناسی دیجیتال: چالش‌های جدید و آینده , خرید کتاب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای آسیب‌شناسی دیجیتال: چالش‌های جدید و آینده , دانلود کتاب Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges , کتاب Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges , دانلود Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges , خرید Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges , خرید کتاب Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges ,