مطالعه و شبیه سازی انواع روشهای بخشبندی تصویرهای پزشکی ، کاربرد و مقایسه آنها در پایتونسه‌شنبه 09, سپتامبر 2025
مطالعه و شبیه سازی انواع روشهای بخشبندی تصویرهای پزشکی ، کاربرد و مقایسه آنها در پایتون
سایت همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را حوضه مطالعه و شبیه سازی انواع روشهای بخشبندی تصویرهای پزشکی ، کاربرد و مقایسه آنها در پایتون انجام داده و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.این پروژه برای دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر برای انجام پروژه هوش مصنوعی بسیار مفید است.جهت خرید و دانلود پروژه توضیحات زیر را مطالعه نمایید.
زبان برنامه نویسی پایتون :
پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز (open source) است که با داشتن هزاران کتابخانه در حوزه های مختلف قدرت بسیار زیادی را کسب نموده است.پایتون جزو محبوب ترین و سریعترین زبان های سطح بالاست.از جمله پروژه های قابل انجام با پایتون میتوان به انجام پروژه های مهندسی نرم افزار ،انجام پروژه مهندسی برق ، انجام پروژه مهندسی مکانیک ،انجام پروژه مهندسی پزشکی ، انجام پروژه امنیت شبکه ، انجام پروژه طراحی سایت ،انجام پروژه داده کاوی ، انجام پروژه شناسایی الگو ، انجام پروژه پایتورچ و … اشاره نمود.
پایتون اغلب در نرم افزار های مختلفی اجرا می شود که برخی از آنها عبارتند از : انجام پروژه در ژوپیتر ، انجام پروژه در نت بینز ، انجام پروژه در پایچارم و …
توضیحات پروژه :
عنوان : مطالعه و شبیه سازی انواع روشهای بخشبندی تصویرهای پزشکی ، کاربرد و مقایسه آنها در پایتون
کد پروژه : ۹۹۳۹۱
توضیحات: دارد
موضوع پروژه، پایتون می باشد.
فصل ۱ – چکیده و مقدمه ۳
چکیده (Abstract) 3
مقدمه (Introduction) 3
فصل ۲ – مبانی نظری و اصطلاحات ۷
۱٫۲ تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) و انواع سکانس‌ها ۷
۱٫۱٫۲ T1-weighted 8
۲٫۱٫۲ T2-weighted 8
۳٫۱٫۲ FLAIR (Fluid-Attenuated Inversion Recovery) 8
۲.۲. مفاهیم پایه در پردازش تصویر ۸
۱٫۲٫۲ آستانه‌گذاری (Thresholding) 9
۲.۲.۲. آشکارسازی لبه (Edge Detection) 9
۳٫۲٫۲ سگمنتیشن ناحیه‌ای (Region-based Segmentation) 9
۴٫۲٫۲ خوشه‌بندی (Clustering) 9
۳٫۲ روشهای کلاسیک در بخشبندی تصاویر پزشکی ۹
۴٫۲ یادگیری عمیق در پردازش تصویر پزشکی ۱۰
۱٫۴٫۲ شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN) 10
۲٫۴٫۲ معماری Encoder–Decoder 12
۳٫۴٫۲ U Net 13
فصل ۳ – مروری بر کارهای انجام‌شده در بخشبندی تومور مغزی ۱۶
۱٫۳ مقدمه ۱۶
۲٫۳ مطالعات مبتنی بر روشهای کلاسیک پردازش تصویر ۱۷
۳.۳ مطالعات مبتنی بر یادگیری ماشین کلاسیک ۱۷
۴٫۳ مطالعات مبتنی بر یادگیری عمیق ۱۸
۵٫۳ تحلیل و مقایسه رویکردها ۱۸
۶٫۳ جمع‌بندی و شکاف‌های پژوهشی ۱۹
فصل ۴ – مواد و روش‌ها ۲۰
۱٫۴ دیتاست‌ها ۲۰
۱٫۱٫۴ دیتاست اولیه ۲۰
۲٫۱٫۴ دیتاست اصلی ۲۱
۲٫۴ پیش‌پردازش داده‌ها ۲۲
۳٫۴ روشهای کلاسیک ۲۳
۱٫۳٫۴ آماده‌سازی داده برای بخشبندی کلاسیک ۲۳
۴.۴ مدل یادگیری عمیق (MiniU Net) 29
۱٫۴٫۴ تعریف کلاس مدل MiniU Net 29
۵٫۴ گزارش جامع ارزیابی MiniU Net روی دیتاست دوم ۳۲
۱٫۵٫۴ معرفی کلی مدل و دیتاست ۳۲
۲٫۵٫۴ تنظیمات آموزش ۳۴
۳٫۵٫۴ نتایج آموزش و اعتبارسنجی (Validation) 34
۴٫۵٫۴ ارزیابی روی مجموعه تست (Test Set) 35
۵٫۵٫۴ تحلیل دیداری (Visual Analysis) 36
۶٫۵٫۴ روند یادگیری (Training Curves) 37
۷٫۵٫۴ نقاط قوت و ضعف عملکرد ۳۷
۸٫۵٫۴ جمع‌بندی ۳۷
فصل ۵ – نتیجه‌گیری و بحث (Conclusion) 38
۱٫۵ مقدمه ۳۸
۲٫۵ اهداف پروژه ۳۸
۳٫۵ نتایج کمی و کیفی روی داده واقعی MRI 38
۱٫۳٫۵ خروجی روشهای کلاسیک (میانگین روی کل داده تست – واقعی) ۳۹
۲٫۳٫۵ خروجی MiniU Net (واقعی – Test Set) 39
۴٫۵ تحلیل تفاوت عملکرد روش‌ها ۴۰
۵٫۵ مهم‌ترین یافته‌ها ۴۰
۶٫۵ برداشت‌ها و پیشنهادات آینده ۴۱
۷٫۵ جمع‌بندی نهایی ۴۱
بخشبندی (Segmentation) دقیق ضایعات تومور مغزی در تصاویر MRI یکی از مراحل کلیدی در فرآیند تشخیص، برنامه‌ریزی درمان و پیگیری پیشرفت بیماری است. در این پروژه، هدف اصلی مقایسه عملکرد روشهای پردازش تصویر کلاسیک با مدل‌های یادگیری عمیق در وظیفه بخشبندی تومور مغزی بوده است. برای این منظور، از دیتاست عمومی LGG MRI Segmentation مربوط به بیماران مبتلا به Low-Grade Glioma، موجود بر روی پلتفرم Kaggle، استفاده شد.
پیش‌پردازش داده‌ها شامل تبدیل تصاویر به grayscale، تغییر اندازه به ۲۵۶×۲۵۶۲۵۶ \times 256256×۲۵۶ پیکسل و نرمال‌سازی شدت‌ها انجام گرفت. پنج روش کلاسیک شامل Otsu Thresholding، Adaptive Thresholding، ترکیب Canny Edge Detection با عملیات مورفولوژیکی، Watershed Segmentation و K-Means Clustering پیاده‌سازی و ارزیابی شدند. در بخش یادگیری عمیق، یک نسخه سبک‌شده از معماری U‑Net (MiniU‑Net) طراحی و آموزش داده شد. ارزیابی عملکرد با معیارهای Dice Coefficient، Intersection over Union (IoU)، Precision و Recall صورت گرفت.
نتایج نشان داد روشهای کلاسیک به‌طور میانگین Dice کمتر از ۰٫۰۵ و IoU زیر ۰٫۰۳ به دست آوردند، که بیانگر ناتوانی در استخراج دقیق مرزهای تومور به دلیل پیچیدگی بافت MRI و مشابهت شدت‌ها با نواحی غیرتوموری بود. در مقابل، MiniU‑Net با بهترین مدل در ایپاک ۱۱ به Dice ≈ ۰٫۵۷۸ و IoU ≈ ۰٫۷۱۹ بر روی مجموعه اعتبارسنجی دست یافت. این اختلاف قابل توجه عملکرد، برتری یادگیری عمیق در درک الگوهای پیچیده فضایی و بافتی را نسبت به روشهای دستی و مبتنی بر آستانه‌گذاری نشان می‌دهد.
نحوه خرید و دانلود فایل پروژه:
برای دانلود فایل های این پروژه ابتدا بروی دکمه خرید کلیک نمایید.
بعداز مشاهده فاکتور و پرداخت هزینه از طریق درگاه سایت لینک دانلود فایلهای پروژه “مطالعه و شبیه سازی انواع روشهای بخشبندی تصویرهای پزشکی ، کاربرد و مقایسه آنها در پایتون” برای شما نمایش داده می شود.
فایلهای پروژه به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.
سفارش پروژه مشابه :
درصورتی که پروژه ای مشابه دارید که میخواهید بصورت سفارشی برایتان انجام شود میتوانید در تلگرام یا واتساپ یا ایتای شماره ۰۹۱۱۷۹۸۳۷۰۹ پیام دهید و یا به صفحه سفارش پروژه پایتون مراجعه کرده و پروژه خود را سفارش دهید.
خرید پروژه های مشابه :
سایت همیارپروژه صدها پروژه آماده پایتون را انجام داده و برای خرید با قیمت بسیار مناسب در سایت بارگذاری نموده است.برای مشاهده این پروژه ها میتوانید به صفحه پروژه های آماده مهندسی کامپیوتر و پروژه های آماده هوش مصنوعی و پروژه های آماده پایتون مراجعه نمایید.
دیدگاهتان را بنویسید