دانلود مقاله انگلیسی رایگان:یک روش تشخیص کامپیوتری مبتنی بر شبکه عصبی دو مرحله ای برای  بخش بندی حجم بافت چربی تصویر در تصویر CT به طور خودکار - 2017
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی بینایی ماشین رایگان
  • A two-step convolutional neural network based computer-aided detection scheme for automatically segmenting adipose tissue volume depicting on CT images A two-step convolutional neural network based computer-aided detection scheme for automatically segmenting adipose tissue volume depicting on CT images
    A two-step convolutional neural network based computer-aided detection scheme for automatically segmenting adipose tissue volume depicting on CT images

    دسته بندی:

    بینایی ماشین - Machine vision


    سال انتشار:

    2017


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A two-step convolutional neural network based computer-aided detection scheme for automatically segmenting adipose tissue volume depicting on CT images


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    یک روش تشخیص کامپیوتری مبتنی بر شبکه عصبی دو مرحله ای برای بخش بندی حجم بافت چربی تصویر در تصویر CT به طور خودکار


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Computer Methods and Programs in Biomedicine, 144 (2017) 97-104. doi:10.1016/j.cmpb.2017.03.017


    نویسنده:

    Yunzhi Wang, Yuchen Qiu, Theresa Thai, Kathleen Moore, Hong Liu, Bin Zheng


    چکیده انگلیسی:

    Article history:Received 5 October 2016Revised 10 February 2017Accepted 20 March 2017Keywords:Computer-aided detection (CAD) Deep learningConvolution neural network (CNN) Segmentation of adipose tissue Subcutaneous fat area (SFA) Visceral fat area (VFA)Accurately assessment of adipose tissue volume inside a human body plays an important role in predict- ing disease or cancer risk, diagnosis and prognosis. In order to overcome limitation of using only one subjectively selected CT image slice to estimate size of fat areas, this study aims to develop and test a computer-aided detection (CAD) scheme based on deep learning technique to automatically segment sub- cutaneous fat areas (SFA) and visceral fat areas (VFA) depicting on volumetric CT images. A retrospectively collected CT image dataset was divided into two independent training and testing groups. The proposed CAD framework consisted of two steps with two convolution neural networks (CNNs) namely, Selection- CNN and Segmentation-CNN. The first CNN was trained using 2,240 CT slices to select abdominal CT slices depicting SFA and VFA. The second CNN was trained with 84,000 pixel patches and applied to the se- lected CT slices to identify fat-related pixels and assign them into SFA and VFA classes. Comparing to the manual CT slice selection and fat pixel segmentation results, the accuracy of CT slice selection using the Selection-CNN yielded 95.8%, while the accuracy of fat pixel segmentation using the Segmentation-CNN was 96.8%. This study demonstrated the feasibility of applying a new deep learning based CAD scheme to automatically recognize abdominal section of human body from CT scans and segment SFA and VFA from volumetric CT data with high accuracy or agreement with the manual segmentation results.© 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
    Keywords: Computer-aided detection (CAD) | Deep learning | Convolution neural network (CNN) | Segmentation of adipose tissue | Subcutaneous fat area (SFA) | Visceral fat area (VFA)


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8
    حجم فایل: 1220 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 4590 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 38857 :::::::: افراد آنلاین: 50