دانلود پروپوزال بکارگیری سیستم نظارت بمنظور تشخیص بیماری های قلبی در محیط ابر اینترنت اشیا پزشکی با استفاده از سیستم استنتاج فازی عصبی – تطبیقی ( ANFIS)

 

این پروپوزال دارای مقاله بیس میباشد که قابل مشاهده و دانلود می باشد:

 

IOT For Heart Disease

 

ویژگی های پروپوزال تشخیص بیماری های قلبی در محیط ابر اینترنت اشیا پزشکی

1- در این پروپوزال به تشخیص بیماری قلبی در محیط ابر اینترنت اشیا پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی که شامل سیستم استنتاج فازی عصبی -تطبیقی می باشد، پرداخته شده است. هدف اصلی این نمونه پروپوزال آماده تشخیص بیماری قلبی با سیستم نظارت همزمان با استفاده از اینترنت اشیا و هوش مصنوعی می باشد؛

2- این نمونه پروپوزال ، مناسب برای پروپوزال درس روش تحقیق ، پروپوزال پایان نامه ، پروپوزال طرح پژوهشی و پروپوزال کاری می باشد .

3-با مطالعه ی این نمونه پروپوزال به راحتی می توانید پروپوزال کارشناسی، پروپوزال کارشناسی ارشد ،پروپوزال روش تحقیق و پروپوزال دکترای خود را بنویسید؛ و یا خود پروپوزال را که در ورد (word) نوشته شده است، متناسب با سلیقه خود ویرایش کنید؛ و یا از جدیدترین موضوعاتی که در حوزه تشخیص بیماری قلبی با استفاده از هوش مصنوعی و اینترنت اشیا می باشد، ایده جدید و نو برای طرح پژوهشی آینده خود کسب کنید.

4- این نمونه پروپوزال بر اساس جدیدترین مقالات isi معتبر و بین المللی نگارش شده است؛ و  دارای یک مقاله بیس می باشد. می توانید مقاله بیس پروپوزال را به صورت رایگان دانلود کنید، بنابراین جهت دانلود بر روی دانلود مقاله بیس کلیک کنید. همچنین، برخی از مراجع استفاده شده در نگارش پروپوزال در انتها نشان داده شده است و شما به راحتی می توانید از کیفیت مراجع استفاده شده، در نمونه پروپوزال اطمینان حاصل کنید.

5- نمونه پروپوزال آماده ، قرار داده شده بر اساس استاندارد پروپوزال نویسی وزارت علوم و تحقیقات می باشد و شامل بخش های اصلی یک پروپوزال آماده کامل که مناسب برای رشته مهندسی کامپیوتر و رشته مهندسی پزشکی می باشد؛ نمونه پروپوزال آماده  شامل تمامی قسمت های یک پروپوزال تکمیل شده است . بخش های اصلی یک نمونه پروپوزال آماده از جمله: بیان مسئله اصلی تحقیق، اهمیت و ضرورت موضوع و دلیل پرداختن به موضوع، اهداف اصلی تحقیق، فرضیات اصلی تحقیق، نوآوری و جنبه جدید بودن تحقیق، سوالات تحقیق، روش انجام تحقیق و مدل مفهومی تحقیق  می باشد. در ادامه بخشی از بیان مسئله اصلی نمونه پروپوزال ، فهرست مطالب پروپوزال و برخی از مراجع استفاده شده همراه با دانلود رایگان مقاله بیس قرار داده شده است:

فهرست مطالب پروپوزال سیستم نظارت بمنظور تشخیص بیماری های قلبی در محیط ابر اینترنت اشیا پزشکی با استفاده از سیستم استنتاج فازی عصبی – تطبیقی ( ANFIS)

1. بیان مساله اساسی تحقیق شبکه عصبی کانولوشن
2. مرور ادبیات و سوابق مربوطه
3. اهمیت و ضرورت انجام تحقیق
4. اهداف مشخص تحقیق
5. سؤالات تحقیق
6. فرضیه ‏های تحقیق
7. روش شناسی تحقیق
8. متغیرهای مورد بررسی در قالب یک مدل مفهومی
9. جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق
10. شرح کامل روش (میدانی، کتابخانه‏ای) و ابزار
11. جامعه آماری، روش نمونه‏ گیری و حجم نمونه
12. مراجع

بیان مساله

بیماری های قلبی یکی از عوامل اصلی مرگ و میر در دنیا به خصوص در ایران است و بهترین درمان آن تشخیص به موقع و پیشگیری آن است. حجم داده های پزشکی روز به روز در حال افزایش است و پزشکان معمولا اطلاعات ارزشمندی را در خصوص بیماری و ارتباط آن ها با دیگر عوامل ایجاد کننده بیماری ها به دست می آورند. با توجه به شیوع بیماری قلبی در سراسر جهان استفاده از روش های جدید در تحقیقات پزشکی بسیار مورد توجه قرار گرفته است.

از تکنیک هایی در جهت تشخیص بیماری استفاده می شود که می توان به استفاده از روش درخت تصمیم، بردار ماشین، دسته بندی کننده بیزین، نزدیکترین همسایگی، الگوریتم ژنتیک، شبکه های عصبی ، شبکه ها ی ععصبی نروفازی استنتاجی اشاره کرد. شبکه استنتاجی استنتاج فازی عصبی – تطبیقی ( ANFIS)  ابزاری است که برای حصول به چنین دانشی ما را یاری می کند.

از طرفی کاربردهای اینترنت اشیا در بسیاری از زمینه ها مانند تولید ، مراقبت های بهداشتی و کشاورزی کاربرد دارد ، که به چند مورد اشاره می کند. اخیراً ، دستگاه های پوشیدنی با کاربردهای گسترده ای در سیستم نظارت بر سلامت محبوب شده اند که رشد اینترنت اشیا پزشکی (IoMT) را تحریک می کند. IoMT نقش مهمی در کاهش میزان مرگ و میر با تشخیص به موقع بیماری دارد. پیش بینی بیماری قلبی مسئله اصلی در تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بالینی است.

از این رو استفاده از روش های مدرن در جهت تشخیص زودهنگام می توان کمک زیادی به بیماران کند و میزان مرگ و میر ناشی از بیماری قلبی را کاهش دهد. از این رو در این تحقیق سعی در ارائه ی پیشنهادی در جهت تشخیص زودهنگام بیماری قلبی با استفاده از بستر اینترنت اشیا پزشکی داریم به نحوی که در مقایسه با سایر تحقیقات دارای عملکرد مطلوبی باشد.

برخی از مراجع

Jinnai, Shunichi, et al. “The development of a skin cancer classification system for pigmented skin lesions using deep learning.” Biomolecules 10.8 (2020): 1123.

Han, Seung Seog, et al. “Keratinocytic skin cancer detection on the face using region-based convolutional neural network.” JAMA dermatology ۱۵۶٫۱ (۲۰۲۰): ۲۹-۳۷٫

Kadampur, Mohammad Ali, and Sulaiman Al Riyaee. “Skin cancer detection: Applying a deep learning based model driven architecture in the cloud for classifying dermal cell images.” Informatics in Medicine Unlocked 18 (2020): 100282.

Demirci, Sercan, Durmuş Özkan Şahin, and Ibrahim Halil Toprak. “Android-Based Skin Cancer Recognition System Using Convolutional Neural Network.” Diagnostic Applications of Health Intelligence and Surveillance Systems. IGI Global, 2021. 59-85.

 Alquran, Hiam, et al. “The melanoma skin cancer detection and classification using support vector machine.” ۲۰۱۷ IEEE Jordan Conference on Applied Electrical Engineering and Computing Technologies (AEECT). IEEE, 2017.

Dimitrios, Christodoulou. Skin Cancer Detection using Image Processing Techniques in Reconfigurable Hardware. Diss. University of Thessaly, 2021.