دانلود پروژه تشخیص سرطان سینه با متلب

گروه متلب پروژه دانلود پروژه تشخیص سرطان سینه با متلب را که توسط اساتید این مجموعه تهیه شده است با قیمتی بسیار مناسب برای فروش قرار داده است که همراه با محتوای آموزشی در فایل ورد می باشد.

توضیحات پروژه :

پروژه تشخیص سرطان با استفاده از تصاویری هست که بوسیله UBW تولید میشود مرحله اول تولید تصویر از UBW است که سیگنال های اون یک بعدی هستند

برای اینکه دقیقا منظورم متوجه بشید لطفا برید تولید تصاویر پزشکی بوسیله سیگنال ها رو بخونید به این کار توی این علم میگن پروجکشن ،پروجکشن های زیادی هست که سیگنال و درجه تتا رو میگیره و از مجموعه سیگنال های یک بعدی تصویر 2 بعدی ساخته میشود نیاز نیست که بگن که مجموعه ای تصاویر 2 بعدی هم یک مدل 3 بعدی رو تشکیل خواهند دا.

روشهای تصویربرداری فعال برای بازیابی این موارد هستند خواص الکترومغناطیسی پراکندگی ناشناخته واقع شده است داخل دامنه های غیرقابل دسترسی که توسط امواج حادثه شناخته شده کاوش می شوند. اهمیت این تکنیک ها ناشی از خود آنهاست
دامنه وسیعی از برنامه ها ، که شامل اکتشافات زمین شناسی است ارزیابی غیر مخرب ، زیست پزشکی ، و تصویربرداری از طریق دیوار ، و غیره متأسفانه ، حل یک مشکل پراکندگی معکوس عمومی به دلیل چالش برانگیز است تعداد زیادی ناشناخته ، غیرخطی بودن زیاد و بدخلقی . چندین روش وارون سازی با بهره گیری از خطی و غیرخطی فرمول بندی مشکل تصویربرداری توسعه یافته است
در ادبیات برای کنار آمدن با این مسائل نظری. با این حال ، روشهای وارونگی خطی ، مانند روشهای مبتنی بر تقریب متولد شده  ، اغلب به پراکندگی ضعیف محدود می شود. از طرف دیگر ، الگوریتم های کاملاً غیرخطی حفظ می شوند همه اثرات پراکندگی چندگانه و دقیق تر زمانی که برخورد با پراکندگان قوی، اما آنها به راه حل نیاز دارند یک مسئله معکوس بسیار چالش بر انگیزتر است. تا کنون ، بیشتر روش های وارونگی تحت دو بعدی توسعه یافته است (2D) حالات و تنها چند الگوریتم غیرخطی بوده است برای حل پراکندگی معکوس سه بعدی (3D) توسعه یافته است مشکلات . جدا از مشکلات پیش گفته ، در در مقایسه با سناریوی 2D ، موارد سه بعدی به (i) بزرگتر عمل می کنند مقدار داده و رشد سریع هزینه محاسباتی با اندازه دامنه تحقیق ، (ii) خیلی بیشتر مدل دشوار برای تولید و تجسم ، و (III) یک بردار  فرمول بندی معادلات مسئله به جای اسکالر یکی با این حال ، توسعه الگوریتم های تصویربرداری سه بعدی از اهمیت اساسی به دلیل ماهیت سه بعدی بیشتر مشکلات دنیای واقعی و همچنین افزایش اطلاعات به عنوان مثال ، در مورد قطب بندی میدان) که می تواند مورد بهره برداری قرار گیرد در مقایسه با روشهای ساده در این چارچوب ، یک الگوریتم قدرتمند غیر خطی ، یعنی  روش بهینه سازی مبتنی بر فضای (SOM) ، بوده است پیشنهاد می شود سناریوهای سه بعدی را در منبع کنتراست تصویر کنید فرمول بندی مسئله پراکندگی معکوس. این رویکرد،  که به طور گسترده ای در پرونده 2D نیز به کار گرفته شده است.