فهرست مقالات برحسب موضوع مهندسی پزشکی

---

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - طبقه بندی بهینه تومورهای مغزی در تصاویر MRI به کمک تکنیک¬های یادگیری عمیق
  زهره عربی امید مهدی یار مهدی تقی زاده
  فناوری های تصویربرداری پزشکی و بیولوژیک، اطلاعات تصویری ارزشمندی از ساختار و عملکرد یک ارگان را از سطح مولکول¬ها تا کل جسم فراهم می کنند. مغز پیچیده ترین عضو در بدن است و با توسعه سریع فناوری های تصویربرداری پزشکی و بیولوژیکی، توجهات تحقیقاتی فزاینده ای را به خود جلب می چکیده کامل

  فناوری های تصویربرداری پزشکی و بیولوژیک، اطلاعات تصویری ارزشمندی از ساختار و عملکرد یک ارگان را از سطح مولکول¬ها تا کل جسم فراهم می کنند. مغز پیچیده ترین عضو در بدن است و با توسعه سریع فناوری های تصویربرداری پزشکی و بیولوژیکی، توجهات تحقیقاتی فزاینده ای را به خود جلب می کند. از شایع ترین بیماری های مغز می توان به ایجاد بافت ناهنجار در سلول های مغزی اشاره کرد که منجر به تشکیل تومورهای مغزی می شود. از آنجایی که تومورهای مغزی با خطر مرگ و میر قابل توجهی مرتبط هستند و پیش بینی دقیق و سریع این بیماری در روند درمان تاثیر مستقیم دارد، لذا در این تحقیق از تعداد زیادی داده های تصویربرداری MRI تومور مغزی برای شناسایی سرطان های مغز و یافتن روشی با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق استفاده شد. برای تشخیص خودکار از چند مدل یادگیری عمیق استفاده شد و طبقه‌بندی سه نوع تومور مغزی، متشکل از گلیوم، مننژیوم و هیپوفیز نیزبا این الگوریتم ها انجام شد. بر اساس نتایج آزمون‌های انجام‌شده، بهترین دقت نتایج به‌دست‌آمده در این تحقیق ۹۶ درصد بود که با در نظر گرفتن نسبت 60 درصد برای داده‌های آموزشی و 40 درصد برای داده‌های آزمون حاصل شد. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - یک روش جدید بر روی تجزیه بافت برای طبقه بندی تشخیص خودکار میکروکلسیفیکیشن سینه تصاویر ماموگرافی
  زهرا مقصودزاده سروستانی جاسم  جمالی مهدی تقی زاده محمد حسین فاتحی
  برنامه های غربالگری از ماموگرافی به عنوان ابزار تشخیصی اولیه برای شناسایی زودهنگام سرطان پستان استفاده می کنند. هدف از انجام اين کار، امكان سنجي جداسازي اتوماتيك تصاوير میکروکلسیفیکیشن هاي بافت پستان و همچنين ارزيابي دقت آن با استفاده از به كارگيري دو تكنيك بهبود تصویر چکیده کامل

  برنامه های غربالگری از ماموگرافی به عنوان ابزار تشخیصی اولیه برای شناسایی زودهنگام سرطان پستان استفاده می کنند. هدف از انجام اين کار، امكان سنجي جداسازي اتوماتيك تصاوير میکروکلسیفیکیشن هاي بافت پستان و همچنين ارزيابي دقت آن با استفاده از به كارگيري دو تكنيك بهبود تصویر و برجسته سازی میکروکلسیفیکیشن هاي بافت سینه برای نواحی مورد نظر ROI به کمک سیستم فازی بر اساس کانتراست منطقه و روش فیلترینگ گابور اشاره شده است. بعد از تعیین خوشه های میکروکلسیفیکیشن هاي بافت پستان، طبقه بندی خوشه ها با کمک الگوریتم طبقه بندی درخت تصمیم انجام مي شود. در ادامه برای بخش بندی نمونه های مشکوک به میکروکلسیفیکیشن برجسته و ماسک گذاری می شود و در مرحله آخر ویژگیهای بافت استخراج شده است و با کمک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای تعیین نوع خوشخیم و بدخیم خوشه های بخش بندی شده ROI، استفاده می شود. نتایجی این کار انجام شده نشان دهنده دقت بالای 93% و بهبود حساسیت بالای 95% می باشد، که نشان می دهد راهکار ارائه شده می تواند با اطمینان برای تشخیص سرطان پستان اعمال شود. پرونده مقاله