چکیده مقاله:
الگوریتم های هوش مصنوعی (AI)، به ویژه Deep learning، پیشرفت قابل توجهی را در وظایف تشخیص تصویر نشان داده اند. روشهای مختلف از شبکه های عصبی کانولوشن تا رمزگذارهای خودکار متغیر، کاربردهای بی شماری را در زمینه تجزیه و تحلیل تصاویر دامپزشکی پیدا کردهاند و آن را با سرعتی سریع به جلو می برند.از لحاظ تاریخی ، در علم رادیولوژی ، دامپزشکان آموزش دیده تصاویر را برای تشخیص ، شناسایی و نظارت بر بیماری ها ارزیابی می کردند . روشهای هوش مصنوعی در تشخیص خودکار الگوهای پیچیده در دادههای تصویربرداری و ارائه ارزیابی های کمی ، به جای کیفی ، از ویژگی های هوش مصنوعی می باشد. در این مقاله هدف ما ایجاد یک درک کلی از روشهای استفاده از هوش مصنوعی ، به ویژه تکنیک هایی که به عملکرد مبتنی بر تصویربرداری مربوط می شوند، می باشد .ما بررسی می کنیم که چگونه این روشها می توانند بر جنبه های مختلف رادیولوژی تاثیر بگذارند، با تمرکز کلی بر برنامه های کاربردی در انکولوژی نشان می دهیم که این روشها چگونه باعث پیشرفت در این زمینه می شوند. در نهایت ، چالش های پیش روی اجرای بالینی را مورد بحث قرار می دهیم و دیدگاه خود را در مورد چگونگی پیشرفت این موضوع ارائه می کنیم .
برای مطالعه متن کامل مقاله روی لینک زیر کلیک کنید: