دانلود مقاله انگلیسی رایگان:یک مدل یادگیری عمیق برای پیش بینی ترکیب شیمیایی سنگهای صفراوی با داده های بزرگ در اینترنت اشیا پزشکی - 2019
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

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 یادگیری عمیق رایگان
  • A deep learning model for predicting chemical composition of gallstones with big data in medical Internet of Things A deep learning model for predicting chemical composition of gallstones with big data in medical Internet of Things
    A deep learning model for predicting chemical composition of gallstones with big data in medical Internet of Things

    دسته بندی:

    یادگیری عمیق - deep learning


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A deep learning model for predicting chemical composition of gallstones with big data in medical Internet of Things


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    یک مدل یادگیری عمیق برای پیش بینی ترکیب شیمیایی سنگهای صفراوی با داده های بزرگ در اینترنت اشیا پزشکی


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Future Generation Computer Systems, 94 (2019) 140-147: doi:10:1016/j:future:2018:11:011


    نویسنده:

    Chenhui Yao a, Shuodong Wua,∗, Zhuo Liu b, Peng Li c


    چکیده انگلیسی:

    In this paper, we present a deep learning model for potentially diagnosing gallbladder stone with big data from medical Internet of Things. With the increasing trend of population aging and the change of people’s living habits, gallbladder stone is increasingly common around the world. Specially, gallstones can be classified into four types, i.e., cholesterol stones, bile pigment stones, mixed stones and other rare stones, based on the chemical composition of gallstones. Furthermore, the chemical composition directly determines the treatment options. Currently, medical Internet of Things enables the collection of big medical data from massive ultrasonic images, computed tomography and magnetic resonance imaging of gallstones. However, it is a challenging issue to determine the exact chemical composition of gallstones from the collected big medical data. To tackle this issue, this paper presents a convolutional neural network to potentially learn the features of the collected data. Furthermore, we describe an effective learning approach for training the developed convolutional neural network. Finally, we analyze the characteristics of different types of gallstones, which can help improve our presented model to potentially determine the chemical composition of gallstones. The presented model can potentially obtain smart medical data from medical Internet of Things for assisted diagnose and treatment recommendation of gallbladder stones, aiming to build smart Internet of Things, especially smart health.
    Keywords: Smart data | Medical Internet of Things | Deep learning | Gallbladder stones | Big data


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8
    حجم فایل: 1085 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: 1571 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 1571 :::::::: افراد آنلاین: 55