طبّی تصاویر کو ذہن میں رکھتے ہوئے سیکھنے کے نمونے

گہری سیکھنے، خاص طور پر کنولولول نیوکلیئر نیٹ ورک (سی این این) کے ذریعے طبی تصاویر کا طریقہ بدل دیا گیا ہے. ان ماڈلوں کو براہ راست شناخت کرنا، پیچیدہ اعداد و شمار سے حاصل کرنا، ان کو قابل بنانا، ان میں سے ایسے پیچیدہ متن اور ماورالکات کو دریافت کرنا، جو کہ اوپر کو نکالنے، شکلوں، شکلوں، شکلوں اور ساختوں پر مشتمل ساختوں پر مشتمل ہوں، ایسے مرکبات جو کہ بڑے پیمانے پر ختم کرنے کے لیے، انواع و اقسام کو کنٹرول کرنے کے لیے،

نقل و حمل ایک معیاری تکنیک بن گئی ہے: قدرتی تصاویر پر ایک ماڈل پر تربیت یافتہ (مثلاً تصویر) طبی امینگ ڈیٹا پر اچھی طرح سے کھلتا ہے. یہ رسائی عام طور پر انسائت معلومات کو کم کرتی ہے جو بہت کم ہوتی ہیں

ڈیٹا جمع کرنے اور انوٹیشن میں لیمپوما تصورات میں شامل ہیں۔

گہری سیکھنے کے نظام کی خوبی کا انحصار براہ راست اس پر ہوتا ہے ڈیٹا پر اس کی تربیت کی جاتی ہے۔

انوٹیشن کو ماہرِ فلکیات ریڈیولوگ اور pathologs نے انجام دیا ہے جو ڈی لائنیٹ ہارمونز حدود (segmentation Rooks) اور معینہ امراض (مثلاً Hodgkin lima vs)۔ انٹر b ⁇ cultivebles vs. اس طرح بہت سے منصوبوں میں سے ضمنی تفاعل یا struction کی کیفیت کو بہتر بناتے ہیں، جیسے کہ مواد کو بہتر بنایا گیا ہو، مگر کچھ پر تنگی کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ متعلقہ ڈیٹا بھی بھی شامل کر لیا جاتا ہے۔

خود کار : اسکریننگ کی تیاری

جب گہری سیکھنے کے ماڈل کو تربیت دی جاتی ہے تو اسے شکی رموز کے لیے نئے اسکینس کو اسکریننگ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مثال کے طور پر ، جب ریڈیو کے ماہرین کو سواپنےاپنے کام میں مدد دی جاتی ہے تو انہیں سی ٹی‌وی پر غیر آئی‌وی اور غیر منافع‌بخش کیمیائی عملے کی دریافت کرنے کیلئے 90 فیصد سے اوپر کی طرف اشارہ کر سکتا ہے ۔

سانچہ:Delain acidenty Lymphoma Regions -

سیٹنگ ایک آگے چل کر قدم آگے بڑھتا ہے: یہ ہر لیشن کی حد تک درست طور پر درست ہے. یہ انتہائی حساس تجزیہ، جوابات (مثلاً، دیوویل سکور، لوگانو کلاس بندی)، اور ریڈیو کی منصوبہ بندی۔ گہری سیکھنے والے ماڈلز، اکثر U ⁇ Net یا اس کے اندر موجود ہوتے ہیں،

تربیتی ماڈل کو ایک مضبوط کیمیائی ماڈل کو حاصل کرنا ہے، جو پیدا کرنے کے لئے وقت نکالنے کے لئے ہے. فعال سیکھنے کے عمل کو اجازت دیتا ہے کہ ماڈل کو انتہائی غیر یقینی معاملات کے لئے نامناسب استعمال کریں،

ذیلی قسموں میں کلاسي شکل

مختلف قسم کے علاج کے لیے مختلف قسم کی خصوصیات درکار ہیں اور اس میں بہت سے مختلف پروڈیوس کیے گئے ہیں. گہری سیکھنے کے ماڈلز نہ صرف ہوڈجکین وس. غیر مجاز ہوڈجکین لمیٹڈما، لوکلكم اور پردہ پوشكم جیسے ذیلی اقسام کے ذیلی نظامات

ایک طریقہ یہ ہے کہ متعدد قسم کا نظام نیٹ ورک کی تربیت کریں جو غیر فعال طور پر متحرک، منظم اور کلاسکی شناخت کرتا ہے۔یہ ماڈل کو مجبور کرتا ہے کہ وہ شیئر خصوصیات سیکھیں اور ہر کام پر نمایاں کارکردگی کرسکیں۔ ایک اور قابل قبول سمتیہ گراف nernets کا استعمال ہے تاکہ وہ لاف اسٹیشنز کے درمیان میں پائے جانے والے پیچیدہ تعلقات کو نمونہ بنایا جائے،

بیماریوں کا مقابلہ کرنا

مضبوط تکنیکی عمل کے باوجود ، معمول کے حساب سے گہرے سیکھنے کے آلات کو کئی رکاوٹوں سے تقسیم کرنا ] تعلیمی مرکز کے اعداد و شمار کا بڑا مسئلہ ہے: کمیونٹی کے اداروں کے لئے تربیتی نمونے اکثر ان ماڈلز کو گرا رہے ہیں جنہیں عام طور پر ہسپتال کے ساتھ ملانے اور فیڈرل کرنے کے لئے.

کے ساتھ Integration with on preservely struction یہ بھی غیر مجازی ہے. A Expresss کو PACS نظام میں شامل کرنا اور ان کے سامنے ریڈیولوگ کو اس طرح پیش کرنا چاہئے کہ جیسے، سستا، سستا اور زیادہ سے زیادہ خطرات

ایک اور چیلنج کلاس روم کی طرف سے غیر واضح طور پر درکار ہے: کچھ فقہا ذیلی اقسام غیر معمولی ہیں، جس کی وجہ سے کافی تربیتی مثالیں جمع کرنا مشکل ہو جاتا ہے، جیسے کہ کم از کم ابلاغی تعلیمی نیٹ ورک (جیسے کہ، طبلہ)،

دی پاتھ فارورڈ: ڈیٹنگ ٹریڈنگ اینڈ ریسرچ۔

مستقبل میں دیکھتے ہوئے، کئی عوامل کو بہتر بنانے کے لیے،

Excinental AI[1] ایک فعال تحقیقی شعبہ ہے، جس کے ساتھ ساتھ نظریاتی وضاحتوں اور ضد نسل کے مدد گار مرکبات کے ٹرسٹ اور تصدیقی نمونے کی مدد کرنے کے طریقے شامل ہیں.

ایک اور نہایت منظم ہے طویل الکلیاتی تجزیہ . ایک ہی اسکین کو سمجھنے کی بجائے ماڈلز کو مختلف وقت میں حاصل کردہ تصاویر کا موازنہ کر سکتے ہیں تاکہ علاج یا دوبارہ دریافت کیا جا سکے۔

تحقیق پر بھی توجہ دی جاتی ہے Robustness to include serview. بہت سے گہرا مطالعہ ماڈلز کو باہر نکالتا ہے (جیسے، غیر معمولی صابرانہ طور پر، غیر معمولی طور پر

کُنَّا

اردو لغت اور اردو لغت میں گہری تعلیم کے استعمال سے متعلق خودکار اردو اور کلاسکیشن نے تحقیقی تجسس سے ایک قابلِ عمل ٹیکنالوجی تک منتقل کر دی ہے. کوانولولیشنل ڈیٹا نیٹ ورکس پر تحقیق، ان کی حدود کو جانچ، اور ان کی وضاحت کے ساتھ مطابقت پیدا کرنے کے لئے مختلف اقسام کو واضح کرنے کے لئے

مزید پڑھنے کے لیے دیکھیے امریکی سوسائٹی آف ہیمالوجی ہدایات برائے ایم اے (]، ، FDA کا فریم ورک فار اے/MLT:2]، ، [FLT:T] اور حالیہ میں:FDA/LLT4 [FLT] پر معلومات کے لیے دیکھیے: [FLTT][FLTTTT]][(TTTTTT]]]]]][[(TTTTTTTTTTTT]]]]]]]]]]]]]]۔