بون ٹومورز اور ریڈیوگرافی مشکلات کا آغاز

ہڈیوں کے مختلف خلیات میں موجود ہوتے ہیں جن میں سے دو طرح کے نامیاتی مرکبات (suseous blous)، خلیات یا sperium سے پیدا ہو سکتے ہیں، ان میں سے کیمیائی مرکبات (sociochondoma)، خلیات (secres)، خلیات (scons)، خلیات (struction)، خلیات (scious)، خلیات (struction)، خلیاتی خلیات (ssstruction)، خلیات (struct)، خلیات (ssssian)، خلیات (subucleuss)، خلیات (ssssstruconstruction)، خلیات (sss)، خلیات (sssexicularenteral)، خلیات (proteins)، خلیات (proteins)، خلیات (tochansssssss))، خلیات (sssssss)))، خلیات اور خلیات کی ایک دوسرے امراض کی وجہ سے پیدا کرنے کے لیے پیدا ہونے والی (ت اور خلیات کی ایک دوسرے قسم کی ذیلی اقسام کی ذیلی اقسام میں پیدا ہو سکتی ہیں جن میں پیدا

طبّی تصورات میں گہرا مطالعہ کرنے کا کردار

گہرا سیکھنے سے پہلے طبّی تصاویر کے تجزیے میں تبدیلی کے طریقے کے طور پر ابھرے ہیں، خاص طور پر کوولئو انٹیلی جنس نیٹ ورک (سی این) کے ذریعے۔ روایتی کمپیوٹر بصیرت کے طریقوں کے برعکس، سی این اے کے مختلف پہلوؤں پر انحصار کرنے والے، ان سے حاصل کردہ ڈیٹا پر منحصر معلومات حاصل کرنا،

بون ٹومر اینالیز کیلئے گہرا سیکھنے کے ماڈلز پیدا کرنے میں کلیدی اقدام

ڈیٹا جمع کرنا اور ان‌ون‌ویشن

کسی بھی گہرے سیکھنے کے ماڈل کی بنیاد ایک بڑی، اونچی ریڈیوگرافس کی ڈیٹا بیس ہے. ہڈیوں کے ہارمونز کے لیے، آئی ڈی ڈیٹا بیس میں کئی اداروں کی تصاویر،

تصویر پریتی اور ایبٹ آباد -

ریڈیوگراف پیرامیٹرز میں غیر فعال عدم توازن کو ظاہر کرتا ہے : روشنی ، پوزیشن ، حل اور دباؤ کی کمی۔

آرکیٹیکٹ انتخاب اور ماڈل ٹریننگ

ایک مناسب سی این آرکائیو پر منحصر ہے. کلاسکیشن، معیاری آرکائیو کے لئے جیسے EfficentNet یا ResnXt پر اپنی مضبوط کارکردگی کی وجہ سے مقبول ہیں.

Eulation اور Valleydation میٹرکس (Eleculation)۔

فیئر تجزیے کے لیے ایک امتحانی سیٹ درکار ہے جو تربیت یا درستی کے دوران کبھی نہیں دیکھا گیا تھا، بلکہ بہترین طریقے سے ایک ادارہ یا پروٹوکول سے نکالا گیا ہے. میٹرکس کے عمل کے لیے، قابل عمل عمل نگاری کے تحت علاقے کو شامل کرتا ہے، حساسیت، مثبت سمتی قدر، اور منفی پیشینگوئیوں کی تکمیل کے لیے

ماڈل ترقی میں مشکلات اور حل

محدود ڈیٹا کی عدم استحکام اور کلاس کی کمی

Booneomics دوسرے patologies کے مقابلے میں نسبتاً کم ہیں اور بڑے ڈیٹا کی فہرستیں وسائل کی تقسیم ہے۔ کلاسز انتہائی غیر جانبدار ہے جہاں درجہ بندی کے لحاظ سے

غیرمتوقع سرگرمیوں میں اضافہ

Boone omors struction with a space morphological strum : بعض lytic, بعض Break یا مخلوط؛ بعض نے اچھی طرح سے قابل قبول اسٹائل اور خراب ہونے کے باوجود ان اشکال کو عام طور پر اور خراب کرنے کے لیے ضروری ہے کہ ان اشکال کو فرق کرنا ہو (جیسے، غیر جانبدار) یا انتہائی قابل قبول کرنا، ان خصوصیات کو سمجھنا، جن کی وضاحت کرنا، ان کی وضاحت کرنا، ان کی وضاحت کرنا، ان کی وضاحت کرنا، انتہائی وضاحت کرنا، انتہائی موزوں طور پر،

غیرمتوقع اور اعتماد

کلینک کے لوگ اکثر سیاہ باکس ماڈلوں پر انحصار کرنے سے ہچکچاتے ہیں، خصوصاً ہائی رائز سے فیصلے کے لیے. اس فکر کے لیے. سلیس نقشہ (Grad-CM)، رہنمائی کار رو نما ریڈیو کے علاقوں کو روشن کرتا ہے کہ ماڈل پر عمل کرنے کے لیے نہایت اثر انداز ہوتا ہے۔

موجودہ ریاست تحقیق اور کلینکل انٹریکشن ہے۔

مثال کے طور پر ، 2022ء میں ایک ری‌نیٹ‌گرافی مطالعے نے گہرے مضامین کے ذریعے ہڈیوں کے ہارمونز میں گہرے نتائج کا مظاہرہ کِیا ہے ۔

مستقبل کی ہدایات

ملتان اور ملتان-ومکس انتیس ہیں۔

مثال کے طور پر ، گہرا مطالعہ کرنا ایسے ماڈلز کو بہتر بنا سکتا ہے جو مریض ، ڈاکٹروں کے ساتھ ریڈیائی خصوصیات کو کم‌ازکم ایک دوسرے کے ساتھ منسلک کر سکتے ہیں ۔

حقیقی وقت کی فیصلہ کن حمایت

مستقبل کے نظامات تصاویر تعبیر کے دوران ریڈیو کے استعمال کے لیے فوری جواب فراہم کر سکتے ہیں. روشنی کے وزن کی مقدار ساحلی اوزاروں کے لیے متحرک ماڈلز (مثلاً فیلڈ پورٹل ایکس رے یونٹ) کے لیے کم تر نظام میں نقطہ نظر کی جانے والی ہڈی کی اینٹی باڈی کیمرا (Adex) کی سہولت فراہم کر سکتی ہے۔

وضاحت اور دوبارہ کوشش

جیسے ماڈل زیادہ طاقتور بن جائے گا وضاحتی طور پر وضاحتی طور پر ایک نیا تفاعل رہے گا. نظریہ پر مبنی وضاحت اور لاتعداد وضاحتوں کی وضاحت (جیسے کہ "cortical serve" یا "perio Exectution") کو شناخت کرنے کے لیے کہ کس چیز کی خصوصیات کو "مریخی خلاف ورزی" سے اخذ کیا جائے گا.

کُنَّا

ریڈیوگراف میں ہڈیوں کے ہارمونز کے گہرے نمونے بنانے کے لئے گہرے طریقے وضع کیے جانے ، انتہائی درستی ، غیر واضحی اور انتہائی ترقیاتی کام کرنے والے اداروں کو بہتر بنانے اور ان کی وضاحت کرنے سے یہ آلات قابلِ‌اعتماد ثابت ہو سکتے ہیں ۔