تشخیص بیماری دژنراسیون ماکولا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در پایتون

تشخیص بیماری دژنراسیون ماکولا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (ResNet) در پایتون

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“تشخیص بیماری دژنراسیون ماکولا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (ResNet) در پایتون”برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

پایتون:

زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language)، زبانی با یادگیری آسان محسوب می‌شود. و از همین رو بسیاری از برنامه‌نویس‌های تازه‌کار آن را به عنوان اولین زبان برنامه‌نویسی خود برمی‌گزینند. زیرا پایتون به عنوان یک «زبان همه‌منظوره» (General-Purpose Language) ساخته و توسعه داده شده و محدود به توسعه نوع خاصی از نرم‌افزارها نیست. همچنین، پایتون در میان جوامع علمی از محبوبیت فوق‌العاده‌ای برخوردار است. زیرا از آن برای محاسبه معادلات پیچیده و تحلیل‌های داده استفاده می‌شود.

با رشد علم داده، محبوبیت زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان علمی اوج گرفت. کتابخانه‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning) بسیار زیادی به زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شده‌اند. در عین حال، ابزارهای زیادی نیز با فراهم آوردن امکان استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، انجام پروژه‌های یادگیری ماشین را آسان‌تر می‌سازند.

یادگیری ماشین:

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند بدون اینکه به برنامه نویسی صریحی برای آن داشته باشند. تمرکز اصلی یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه ای است که بتوانند به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند. فرآیند یادگیری با مشاهدات یا داده‌ها آغاز می‌شود. مانند مثال‌ها، تجارب مستقیم و یا دستور العمل‌ها، تا به یک الگو در داده‌ها برسند. و بر اساس این مثال‌هایی که ارائه می دهیم، تصمیمات بهتری بگیرند. هدف اصلی آن است که به کامپیوتر این اجازه را بدهیم که بدون دخالت و کمک انسان به طور اتوماتیک یادگیری داشته باشند و بتوانند اقدامات خود را بر مطابق با آن تنظیم کنند.

توضیحات پروژه :

عنوان : تشخیص بیماری دژنراسیون ماکولا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (ResNet) در پایتون

این پروژه یک پروژه آماده یادگیری ماشین در پایتون می باشد.

موضوع پروژه، تشخیص بیماری دژنراسیون ماکولا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (ResNet) است.

توضیحات پروژه:

این پروژه به پیاده‌سازی یک مدل یادگیری عمیق با استفاده از شبکه ResNet برای تشخیص دژنراسیون ماکولا (AMD) می‌پردازد. هدف این است که تصاویر مربوط به سه حالت مختلف AMD (عادی، دروسن و چروئیدال) را تجزیه و تحلیل کرده و بیماری را شناسایی کنیم. این پروژه از TensorFlow و Keras در پایتون استفاده خواهد کرد.

دیتاست، تصاویر OCT هست. برای تشخیص Age related macula degeneration که خود تصاویر دارای برچسب نیستند مدل ما قرار هست که AMD یا نرمل بودن تصاویر و درصورت AMD بودن، drusen یا cnv بودن را تشخیص دهد.

(پوشه های NORMAL, CNV, RUSEN رو داخل پوشه به نام dataset قرار بدید در ادامه فایل نوت بوک رو ران کنید)

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“تشخیص بیماری دژنراسیون ماکولا با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق (ResNet) در پایتون” لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفحه سفارش انجام پروژه پایتون مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

همچنین میتوانید برای تسریع در سفارش پروژه خود به واتساپ یا ایتای شماره 09190974553 پیام دهید و یا توضیحات پروژه خود را به آیدی تلگرام @khaneprozhe ارسال کنید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده یادگیری ماشین مراجعه نمایید.