کد پروژه: 3085
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص بیماری MS با الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی KNN با MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 100.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص بیماری MS با الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی KNN با MATLAB
با توجه به این که سیستم های تشخیص هوشمند پزشکی نیازمند روش های مطئمن و سریع هستند تا پزشکان بتوانند به آن ها اطمینان کنند، نیاز است تا از اصول هوشمندسازی در ساخت این برنامه ها بهره جست. همچنین ساخت سیستم های تشخیص هوشمند پزشکی، خطاهای انسانی را کاهش می دهد و پزشکان را در تشخیص و شناسایی بیماری ها کمک می نماید. این شناسایی و تشخیص زودهنگام منجر به شناخت وضعیت سلامت افراد و همچنین مراقبت بیشتر آن ها تا زمان بهبودی کامل می شود. در زمینه آزمایشات بالینی MS ، متخصصان انسانی هم چنان به دنبال استانداردی مشخص برای تشخیص ضایعات در MRI بیمار هستند. این یک فرایند پُرهزینه و وقت گیر است که مستعد خطای درون و انسانی است. اگر در عوض یک مدل یادگیری بتواند MRI را تقطیع و طبقه بندی کند و چالش برانگیزترین موارد را برای یک متخصص انسانی براساس عدم اطمینان خودش به تعویق بیندازد، می تواند سرعت قابل توجهی از گردش کار مانند سیستم تشخیص هوشمند پزشکی برای تشخیص بیماری MS را فراهم نماید.
مولتیپل اسکلروزیس یا بیماری MS، یک بیماری التهابی مزمن است که با ضایعات سیستم عصبی مرکزی (CNS) مشخص می شود و می تواند منجر به ناتوانی جسمی یا شناختی شدید و همچنین نقص عصبی شود. اگرچه علت بیماری MS هنوز ناشناخته است، اما اسناد حاضر نشان می دهد که علت MS چند کاره است و مستلزم ژنتیکی همراه با عوامل محیطی مانند قرار گرفتن در معرض عوامل عفونی، کمبودهای ویتامین و سیگار کشیدن است. روش های درمانی معمول برای بیماری MS مبتنی بر استفاده از داروهای ضد التهابی و سیستم ایمنی بدن است، اما این روش های درمانی قادر به متوقف کردن تخریب بافت عصبی نیستند. بنابراین، استراتژی های دیگری مانند پیوند سلول های بنیادی برای درمان MS پیشنهاد شده است. به طور کلی، این مهم است که متخصصان مغز و اعصاب از اطلاعات فعلی در مورد پاتوژنز، اتیولوژی، معیارهای تشخیصی و درمان بیماری MS آگاه باشند.
در این تحقیق به ارائه یک روش ترکیبی با هدف تشخیص سطوح بیماری MS و حالات مشکوک پرداخته می شود. در این رویکرد، ابتدا یک پیش پردازش با هدف کاهش نویز در تصاویر MRI و یکسان سازی اندازه تصاویر ارائه شد. سپس عملیات تقطیع و استخراج ویژگی ها با رویکرد الگوریتم ژنتیک و پردازش ریخت شناسانه انجام گرفت. در واقع در ابتدا تقطیع با پردازش ریخت شناسانه و سپس بهبود نواحی تقطیع شده برای استخراج ویژگی ها در سه مرحله کاهش ابعاد، انتخاب ویژگی ها و استخراج ویژگی با الگوریتم ژنتیک ارائه می شود. در ادامه از روش KNN و بهبود آن با الگوریتم ژنتیک برای عملیات طبقه بندی سطوح بیماری MS از تصاویر MRI پرداخته می شود. نتایج تحقیق نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی دارای نتایج بهتری از لحاظ دقت نسبت به روش های مشابه پیشین است.
عکس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
