پاورپوینت هوش مصنوعی در زمینه پزشکی

در پاورپوینت هوش مصنوعی در زمینه پزشکی خواهید خواند

1. مقدمه
2. استحکام فشاری استخوان ترابکولار
3. مقاومت فشاری بتن
4. طراحی NNبرای پیش بینی CS در مواد جامد متخلخل
5. چند روش اجرا
6. خلاصه ای از چارچوب پیشنهادی
7. معیارهای عملکرد
8. تحلیل آماری
9. بررسی تاثیر اندازه داده ها
10. آزمون داده های جایگزین: تفسیر برای اندازه های مختلف داده ها
11. عملکرد جمعی NN(در هر اجرا)
12. پیکربندی طراحی NN
13. اهمیت روش پیشنهادی
14. اثرات تعداد نورون ها در لایه مخفی
15. تاثیر دوره های آموزشی

   استحکام فشاری استخوان ترابکولار

در این مطالعه شامل 35 بیمار مبتلا به OA شدید و تحت عمل جراحی آرتروپلاستی کامل قرار گرفتند(جدولA1، ضمیهA) مجموعه داده های اصلی از نمونه های بافتی تراککول از سررد پای بیماران حاوی پنج ویژگی پیش بینی کننده(یک بردار ورودی5-Dبرای NN) بدست آمد:

سن بیمار، سن تخمدان، تخلخل بافتی(BV/TV)، شاخص مدل ساختار(SMI)، ضریب تراکلی (Tb.th) و یک متغیر خروجی، CS(InMPa). مجموعه داده ها بطور تصادفی به ترتیب (%60)، اعتبارسنجی (20%)و تست (20%)زیر مجموعه، به ترتیب 22،6و7نمونه تقسیم شدند.

طراحی NNبرای پیش بینی CS در مواد جامد متخلخل

با توجه به اندازه و ماهیت داده های موجود، NN پسوند پیش بینی شده با یک لایه پنهان، ویژگی های ورودی P و یک خروجی بعنوان پایه ای برای مدل CS انتخاب شد نورون های K در لایه پنهان توسط یک تابع انتقال سیگموئیدی هذلولی تانتامنت مشخص می شوند، درحالی که خروجی نورونCS را به ورودی می دهد با استفاده از یک عمل انتقالل خط ساده است.