طبقه بندی چند کلاسه تومور های سینه با استفاده از ت...
ظرفیت 7 نفر
توضیحات
شرح
استفاده می‌شود تا مدل بتواند به‌صورت خودکار ویژگی‌های مهم و کلیدی موجود در تصاویر ماموگرافی را شناسایی کند. این روش به مدل امکان می‌دهد تا بدون نیاز به برچسب‌گذاری دستی گسترده، اطلاعات مورد نیاز برای تفکیک و طبقه‌بندی انواع مختلف تومورهای سینه را استخراج کند.
استفاده از یادگیری خودنظارتی در این پروژه به این دلیل مورد توجه قرار گرفته است که این روش به مدل اجازه می‌دهد از داده‌های بدون برچسب نیز بهره‌برداری کند، که این امر در دسترسی به مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع با کمترین تلاش برای برچسب‌گذاری مفید است. در نهایت، مدل توسعه‌یافته قادر خواهد بود تا تومورهای سینه را به چندین کلاس مختلف تقسیم‌بندی کرده و به پزشکان کمک کند تا تصمیمات بهتری در مورد درمان بیماران اتخاذ کنند.
این پروژه می‌تواند به بهبود دقت و کارایی در تشخیص و طبقه‌بندی تومورهای سینه کمک کند و از این طریق، نقش مهمی در بهبود نتایج درمانی بیماران ایفا کند. استفاده از فناوری هوش مصنوعی در این حوزه می‌تواند به افزایش سرعت و دقت در تشخیص بیماری‌ها منجر شود و همچنین فشار کاری روی متخصصین را کاهش دهد. این رویکرد نوآورانه می‌تواند تاثیر قابل توجهی در بهبود مراقبت‌های بهداشتی مرتبط با سرطان سینه داشته باشد.
تمامی حقوق مادی و معنوی این سایت برای آکادمی سورنا است
Zmat24