فهرست مقالات بازسازی تصویر

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - یک روش مبتنی بر شبکه عصبی عمیق بهینه شده با الگوریتم هافمن و الگوریتم¬های فرا ابتکاری برای فشرده¬سازی و بازسازی تصویر پزشکی
  محمد حسین  خلیفه مهدی  تقی زاده محمدمهدی قنبریان جاسم جمالی
  این تحقیق از دو رویکرد مختلف برای فشرده‌سازی عکس‌های پزشکی برای اهداف بلندمدت استفاده می‌کند. در روش اول، تصاویر با استفاده از رمز هافمن فشرده شده و سپس با استفاده از مدل‌سازی سلسله مراتبی بر اساس طبقه‌بندی طراحی شده توسط شبکه عصبی ساده‌سازی می‌شوند. در روش دوم از یک اس چکیده کامل

  این تحقیق از دو رویکرد مختلف برای فشرده‌سازی عکس‌های پزشکی برای اهداف بلندمدت استفاده می‌کند. در روش اول، تصاویر با استفاده از رمز هافمن فشرده شده و سپس با استفاده از مدل‌سازی سلسله مراتبی بر اساس طبقه‌بندی طراحی شده توسط شبکه عصبی ساده‌سازی می‌شوند. در روش دوم از یک استراتژی پیش‌بینی مبتنی بر آموزش شبکه عصبی عمیق استفاده شده است. این روش از یک شبکه عصبی آموزش‌دیده برای استنتاج مکان‌های پیکسل‌های منفرد استفاده می‌کند و از این رو، مقدار داده‌های مورد نیاز برای توصیف یک تصویر را کاهش می‌دهد. رمزگذاری فشرده¬سازی هافمن روی داده¬های باقی¬مانده استفاده می¬شود. یک روش فیلتر فضایی پیشرفته برای رمزگشایی داده‌های تصویر استفاده می‌شود و سپس الگوریتم‌های فراابتکاری بهینه‌سازی اسب وحشی و بهینه‌سازی گرگ خاکستری برای تولید یک تصویر بازسازی‌شده استفاده می‌شوند. رویکردهای پیشنهادی امکان ساده‌سازی تصویر را فراهم می‌کنند که منجر به رمزگشایی سریع‌تر شده است. مدولاسیون شاخص تشابه ساختاری، زمان و نسبت سیگنال به نویز پیک به ترتیب به طور متوسط 2، 1/30 و 15/15 درصد نسبت به سایر روش¬ها بهبود یافته است. الگوریتم‌های پیشنهادی می‌توانند عکس‌های پزشکی را با کیفیت بسیار بالایی در مقایسه با روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق فعلی فشرده کنند. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - طبقه‌بندی سکته مغزی بر اساس روش یادگیری عمیق در سامانه تصویربرداری ریزموجی از مغز
  مجید روحی جلیل مظلوم محمدعلی پورمینا بهبد قلمکاری
  یکی از عوامل رایج مرگ ومیر در دنیا که بیشتر افراد مسن در معرض آن هستند، سکته مغزی است. حدود 85 درصد از تمام سکته‌های مغزی، از نوع سکته مغزی ایسکمیک بوده و ناشی از خون ریزی داخلی بخشی از مغز است. با توجه به آمار بالای مرگ ومیر ناشی از سکته مغزی، تشخیص و درمان سریع سکته م چکیده کامل

  یکی از عوامل رایج مرگ ومیر در دنیا که بیشتر افراد مسن در معرض آن هستند، سکته مغزی است. حدود 85 درصد از تمام سکته‌های مغزی، از نوع سکته مغزی ایسکمیک بوده و ناشی از خون ریزی داخلی بخشی از مغز است. با توجه به آمار بالای مرگ ومیر ناشی از سکته مغزی، تشخیص و درمان سریع سکته مغزی ایسکمیکی و سکته مغزی هموروژیک بسیار مهم است. در این مقاله یک سیستم تصویربرداری مایکروویو مغز، برای تشخیص خون ریزی داخل جمجمه کروی شکل با شعاع یک سانتی متر در نرم افزار CSTشبیه‌سازی و برای تصویربرداری از یک سری آرایه آنتن پروانه‌ای اصلاح شده در اطراف فانتوم سر چند لایه، استفاده شده است. برای داشتن ویژگی‌های تشعشی مورد نظر در محدوده باند فرکانسی 5/0 الی 5/5 گیگاهرتز، یک محیط تطبیق مناسب طراحی شده است. ابتدا در بخش پردازش از روش‌های بازسازی تصویر مانند الگوریتم‌های بیمفرمر تأخیر و جمع و همچنین تأخیر ضرب و جمع استفاده می‌شود. تصاویر بازسازی شده مفید بودن روش متداول پیشنهادی را در تشخیص هدف کروی در محدوده یک سانتی متر نشان می‌دهد. هدف اصلی این مقاله طبقه‌بندی سکته مغزی ایسکمیکی و هموروژیک با استفاده از رویکردهای یادگیری عمیق است. برای این منظور یک الگوریتم طبقه‌بندی تصویر برای تخمین نوع سکته از تصاویر بازسازی شده ایجاد می‌شود که در این راستا با استفاده از روش پیشنهادی یادگیری عمیق تصاویر بازسازی شده توسط یک ماشین بردار پشتیبان خطی چند کلاسه با ویژگی استخراج شده توسط یک شبکه عصبی کانولوشن آموزش می‌بینند. نتایج شبیه‌سازی شده عملکرد مناسب روش پیشنهادی را در تعیین محل دقیق اهداف خون‌ریزی با دقت 89 درصد و در مدت زمان 9 ثانیه نشان می‌دهد. علاوه بر این، روش پیشنهادی یادگیری عمیق به دلیل سردرگم نبودن سیستم در بین طبقات مختلف از نظر طبقه‌بندی عملکرد خوبی را نشان می‌دهد. پرونده مقاله