نمونه پروپوزال آماده: استفاده از شبکه های عصبی عمیق در جهت تشخیص سرطان پرستات با تجزیه و تحلیل تصاویر سونوگرافی

استفاده از شبکه های عصبی عمیق در جهت تشخیص سرطان پرستات با تجزیه و تحلیل تصاویر سونوگرافی

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

مزایای پروپوزال شبکه های عصبی عمیق در جهت تشخیص سرطان پرستات با تجزیه و تحلیل تصاویر سونوگرافی

1-  در این پروپوزال به تشخیص بیماری سرطان پرستات با استفاده از پردازش تصویر و تصاویر بدست آمده از سونوگرافی بیماران، پرداخته شده است. هدف اصلی این نمونه پروپوزال آماده تشخیص بیماری سرطان پرستات با تجزیه و تحلیل تصاویر سونوگرافی که بخشی از فرایند پردازش تصویر است، با استفاده از هوش مصنوعی پرداخته می شود؛

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 سرطان، تشخیص سرطان پرستات، پروپوزال در مورد پردازش تصویر، استفاده از هوش مصنوعی در جهت تشخیص بیماری از جمله تشخیص سرطان 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  استفاده از شبکه های عصبی عمیق در جهت تشخیص سرطان پرستات با تجزیه و تحلیل تصاویر سونوگرافی

1. بیان مساله اساسی تحقیق
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
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

سرطان پروستات بعد از سرطان ریه دومین سرطان شایع در بین مردان محسوب می شود که در کشورهای پیشرفته در رتبه ی اول قرار دارد. این سرطان یکی از مهمترین علل مرگ و میر در بین مردان در کشورهای اروپایی می باشد. در ایران هم از گذشته تا کنون شیوع این بیماری افزایش چشمگیری داشته است به طوری که در سال ۱۳۶۵ بر طبق گزارش اداره مبارزه با بیماری های غیر واگیر دار مرکز مبارزه با سرطان جز سرطان های غیر شایع و با ۶/۱ کل سرطان های کشور در رتبه ی ۱۳ بوده است.

پروستات غده ای در سیستم تناسلی مردان می باشد. این غده که اندازه ای حدود یک گردو دارد در زیر مثانه و اطراف مجرای خروجی مثانه قرار دارد. سرطان پروستات یکی از بیماری های شایع مردان می باشد، با اینحال در سنین کم تر از ۵۰ سال نادر بوده و بیشتر در مردان مسن رخ می دهد.

 سرطان پروستات دومین عامل مرگ مرتبط با سرطان میباشد.

بنابراین درمان و پیشگیری از بدخیم شدن این سرطان از اهمیت به سزایی برخوردار است. درمان موفق این سرطان مستلزم تشخیص زود هنگام آن است که برای این منظور، بررسی پاتولوژی از نمونه ی بافت الزم است.

همچنین تشخیص تصاویر سونوگرافی پروستات به کمک کامپیوتر می تواند به کشف بیماری و درمان سرطان پروستات کمک کند. با این وجود تصاویر سونوگرافی که از پروستات به دست می آید گاهی با نقطه های صوتی سنگین، نسبت پایین سیگنال به صدا و دقت پایین بررسی همراه می باشد.

برای تشخیص سرطان از  تکنیک های مختلف هوش مصنوعی از جمله تکنیک یادگیری عمیق به منظور رفع این مشکل استفاده می کنند.

یادگیری عمیق یکی از زیر شاخه های یادگیری ماشین است که هدف آن یادگرفتن چکیدهای سطح بالا از دادهها با استفاده از معماری های سلسله مراتبی بوده و یک رویکرد درحال ظهور است که به طور گسترده در حوزه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار میگیرد.

تکنیک های یادگیری عمیق دارای روش های مختلفی می باشد که هر کدام از این روش ها دارای مزایا و معایبی می باشند. بدین منظور می توان با ادغام روش های مختلف میزان دقت و کارایی روش ها یادگیری عمیق را افزایش داد. از این رو در این تحقیق سعی در تشخیص سرطان پرستات با استفاده از تصاویر سونوگرافی بر اساس تکنیک یادگیری عمیق بر اساس ادغام دو روش S-Mask R-CNN و Inception-v3 داریم.

برخی از مراجع

• Sprute, Katharina, et al. “Diagnostic Accuracy of 18F-PSMA-1007 PET/CT Imaging for Lymph Node Staging of Prostate Carcinoma in Primary and Biochemical Recurrence.” Journal of Nuclear Medicine ۶۲٫۲ (2024): ۲۰۸-۲۱۳٫
•   Shiradkar, Rakesh, et al. “T1 and T2 MR fingerprinting measurements of prostate cancer and prostatitis correlate with deep learning–derived estimates of epithelium, lumen, and stromal composition on corresponding whole mount histopathology.” European radiology ۳۱٫۳ (۲۰۲۱): ۱۳۳۶-۱۳۴۶٫
•   Bauer, Markus, et al. “Histological grading of the prostate carcinoma using deep learning: an unsupervised approach.” Medical Imaging 2021: Digital Pathology. Vol. 11603. International Society for Optics and Photonics, 2021.

•   Gentile, Francesco, et al. “Optimized Identification of High-Grade Prostate Cancer by Combining Different PSA Molecular (2020)

• Vargas-López, Julián David, et al. “Histopathology color image processing in prostate carcinoma.” ۱۵th International Symposium on Medical Information Processing and Analysis. Vol. 11330. International Society for Optics and Photonics, 2023.
• Ström, Peter, et al. “Artificial intelligence for diagnosis and grading of prostate cancer in biopsies: a population-based, diagnostic study.” The Lancet Oncology2 (2022): 222-232.
• Mudathir, Osman, et al. “Detection of lung Cancer on CT Scan Using Image Processing Techniques.” FES Journal of Engineering Sciences ۱۰٫۱ (۲۰۲۱): ۱-۵٫