مصنوعی ذہانت کی ایک ذیلی وجہ ، حالیہ برسوں میں طبّی امیجنگ تجزیہ ہے ۔
سی ٹی تصاویر میں منظم ادارے کو سمجھنا
روایتی طور پر ، اس عمل کو ریڈیولوگ کی طرف سے وقت اور عدم استحکام کی طرف راغب کرنے کے لئے دستی کوشش درکار تھی. خودکار مواصلات کا مقصد ان چیلنجز کو متوازن اور تیز نتائج فراہم کرنے سے حل کرنا ہے۔
ذہنی سیکھنے کا کردار
اِن میں سے بہت سے ایسے ہیں جن کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کے لئے آپ کو بہت سے ایسے طریقے سیکھنے چاہئیں جن سے آپ کو پتہ چل جائے کہ آپ کے والدین کو اِن کی مدد کرنے کے لئے کون سی ٹی تصاویر پر معلومات حاصل ہوں گی ۔
کلیدی تکنیک اور ماڈل
- U-Net: ایک مقبول سی این ایس آرکیٹیکچر جو خاص طور پر بائیو جیمس تصویری اسکیم کے لیے بنایا گیا تھا۔
- RresNet: پیچیدہ تصاویر میں موجود خصوصیات کو بہتر بنانے کے لیے Utiled کیا گیا ہے۔
- ترنسفر تعلیم:] اداکاری کو بڑھانے کے لیے طبی طور پر تربیتی ماڈلز کو استعمال کرتے ہوئے
دلی مطالعہ- بیسڈ سیٹنگ کیفیات
شمولیت کے لیے گہری سیکھنے کے کئی فوائد پیش کرتے ہیں:
- بڑے تصاویری ڈیٹا کی ریپڈنگ۔
- Consistry: دستی تناسب کے مقابلے میں غیر معمولی صلاحیتیں۔
- [Accury:] شمولیت کی حدود کی حدود کی حدود میں تبدیلی، چیلنجز میں بھی.
- [Automation:] اصل وقت کے تجزیہ کے لیے integration in struction in struction in cells in cells in cell-time census. اخذ شدہ بتاریخ: 9 جنوری 2014. تحقق من التاريخ في:
مشکلات اور مستقبل کی راہنمائی
اس کے فوائد کے باوجود ، گہری سیکھنے پر مبنی گہرے سیکھنے والے چہرے جیسے کہ بڑے بڑے ڈیٹا کی ضرورت اور عام طور پر مختلف امینگ آلات میں عام ہونے والے مسائل۔ پر تحقیق پر ان رکاوٹوں پر قابو پانے کے لئے زیادہ پیچیدہ ماڈل اور لاتعداد سیکھنے کی تکنیکیں پیدا کرنے پر مرکوز ہوتی ہیں۔
کُنَّا
ٹیکنالوجی ترقی کے طور پر ، یہ علاجشُدہ اور آپریشنز کو بہتر بنانے کا وعدہ کرتا ہے جس سے مریض کی دیکھبھال کرنے میں مدد ہوتی ہے ۔