Warning: count(): Parameter must be an array or an object that implements Countable in /home/azadproj/public_html/wp-includes/post-template.php on line 284

دانلود پایان نامه تشخیص سرطان سینه در تصاویر ماموگرافی با استفاده از ویژگی های محلی و بانک فیلتر و کدمتلب

اطلاعات بیشتر

پروپوزال + پایان نامه + شبیه سازی متلب+ پاورپوینت

تشخیص سرطان سینه در تصاویر ماموگرافی با استفاده از ویژگی های محلی و بانک فیلتر

۶۸۰ هزار تومان

680,000 تومان – خرید

۰۹۱۷۷۳۶۱۸۴۵

==========================================

فهرست:

فهرست جدول‌ها      ‌ج

فهرست شكل‌‌ها        ‌د

فصل ۱-                  مقدمه       ۱

۱-۱-        بیان مساله                ۱

۱-۲-        هدف و ضرورت انجام تحقیق                ۳

۱-۳-        ساختار کلی تحقیق   ۴

فصل ۲-  پیشینه تحقیق           ۵

۲-۱-        سرطان سینه چیست؟              ۵

۲-۲-        ماموگرافی               ۶

۲-۲-۱-    ماموگرافی چگونه انجام می‌شود؟           ۸

فصل ۳-  بررسی روش های تشخیص سرطان سینه با مروری بر مطالعات مختلف            ۱۵

۳-۱-        سیستم CAD برای تقسیمبندی و طبقهبندی ماموگرافی           ۱۵

۳-۱-۱-    پیش پردازش داده    ۱۹

۳-۱-۲-    تقسیم بندی               ۱۹

۳-۱-۳-    استخراج ویژگی      ۲۱

۳-۱-۴-    انتخاب ویژگی و طبقه بندی   ۲۲

۳-۲-        مقایسه موجک و پیچک برای تشخیص سرطان سینه در ماموگرافی دیجیتال       ۲۵

۳-۲-۱-    نمایش چند دقتی و یک بعدی موجک     ۲۶

۳-۲-۲-    نمایش موجک دو بعدی          ۲۷

۳-۳-        بررسی تشخیص و تقسیم بندی اتوماتیک توده در تصاویر ماموگرافی ۳۱

۳-۳-۱-    روشهای منطقه ای  ۳۲

۳-۳-۲-    روشهای مبتنی بر کانتور       ۳۲

۳-۳-۳-    روشهای خوشه بندی              ۳۳

۳-۳-۴-    روشهای مبتنی بر مدل           ۳۵

۳-۳-۵-    تشخیص توده با استفاده از نماهای چندگانه             ۳۵

۳-۳-۶-    مقایسه کمی روش های تشخیص توده    ۳۷

۳-۴-        تشخیص سرطان سینه در ماموگرافی دیجیتال با استفاده ازتبدیل پیچک با مقیاس چندگانه    ۳۸

فصل ۴-  روش پیشنهادی و نتایج شبیه سازی       ۴۴

۴-۱-        مقدمه                       ۴۴

۴-۲-        خوشه بندی چیست؟                ۴۴

۴-۳-        هدف از خوشه بندی چیست؟  ۴۷

۴-۴-        خوشه بندی فازی چیست؟       ۴۸

۴-۵-        الگوریتم خوشه بندی c میانگین              ۵۰

۴-۵-۱-    نقاط قوت الگوریتم c میانگین فازی        ۵۳

۴-۵-۲-    نقاط ضعف الگوریتم c میانگین فازی     ۵۳

۴-۶-        الگوریتم خوشه بندی c میانگین برای داده های نویزی          ۵۴

۴-۷-        اطلاعات جزئی در مورد نحوه استفاده از دیتابیس ۵۶

فصل ۵-  نتیجه گیری و پیشنهادات        ۶۷

فهرست مراجع        ۶۸

 

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دوازده + 12 =