در این پاور پوینت به طور مفصل در 86 اسلاید قوانین طراحی کاشت به زبان انگلیسی ساده و روان توضیح داده شده است حتی برای کسانی که با زبان انگلیسی در حد ابتدایی آشنا هستند این مطلب مفید است.
در این پاورپوینت Principles of Landscape Design میبینیم:
عنوان انگلیسی:
Principal component analysis in medical image processing: a study
عنوان فارسی: تحلیل عناصر اصلی در پردازش تصاویر پزشکی
تعداد صفحات مقاله اصلی: 22 صفحه
تعداد صفحات ترجمه: 33 صفحه
سال انتشار: 2015
مجله :
Abstract:
Principal component analysis (PCA) is a mathematical procedure which uses sophisticated mathematical principles to transform a number of correlated variables into a smaller number of variables called principal components. In PCA, the information contained in a set of data is stored with reduced dimensions based on the integral projection of the dataset onto a subspace generated by a system of orthogonal axes. The reduced dimensions computational content is selected so that the significant data characteristics are identified with little information loss. Such a reduction is an advantage in several fields as for image compression, data representation, etc. It can also be widely used for feature extraction, image fusion, image compression, image segmentation, image registration, de-noising, etc. This paper presents a survey of the applications of PCA in the field of medical image processing. In this study, various medical image application-based PCA results are exhibited to prove its efficiency.
Keywords:
principal component analysis; PCA; feature extraction; image compression; image fusion; image segmentation; image registration; image de-noising
چکیده:
تحلیل عناصر اصلی یک روشی ریاضی است که از اصول ریاضی پیشرفته جهت تبدیل تعدادی از متغییر های اصلاح شده درون تعداد کوچکتری از متغییر ها بنام عناصر اصلی استفاده می کنند. در تحلیل عناصر اصلی، اطلاعات موجود، در مجموعه ای از داده ها با کاهش ابعاد، بر اساس تصویر کامل مجموعه داده، روی فضای فرعی ایجاد شده با یک سیستم از محورهای قائم، ذخیره شده است. مبنای محاسبات کاهش ابعاد انتخاب شد، بطوریکه ، خواص قابل توجه داده ها، با کمترین تلفات اطلاعات، شناسایی شوند. چنین کاهشی یک مزیت، در زمینه های متعددی از جمله فشره سازی تصویر، نمایش اطلاعات و غیره است. همچنین می تواند بطور گسترده ای در استخراج ویژگی ، ترکیب (همجوشی تصویر)، فشرده سازی تصویر ، تقسیم بندی تصویر، ثبت تصویر و حذف نویز و غیره ، استفاده شود. این مقاله به بررسی کاربردهای تحلیل عناصر اصلی در زمینه پردازش تصویر پزشکی می پردازد. در این مطالعه، نتایج مختلف تصاویرزشکی بر اساس تحلیل عناصر اصلی ، جهت اثبات کارآمدی آن نمایش داده شده اند.
کلمات کلیدی: تحلیل عناصر اصلی، PCA، استخراج ویژگی، فشره سازی تصوی، همجوشی (ترکیب تصویر)، تقسیم بندی تصویر، ثبت تصویر ، حذف نویز تصویر
فرمت : پاورپوینت(شامل 46 اسلاید)
این محصول شامل پاورپوینت پروژه دانشگاه هنرهای اسلامی تبریز شامل پلانها و تصاویر مربوطه می باشد و جهت استفاده دانشجویان معماری و ... تهیه گردیده است و با تخفیف ویژه ای در اورمیاباکس بفروش می رسد.
شایان ذکر است در فروشگاههای دیگر پاورپوینت دانشگاه هنر اسلامی تبریز با تعداد اسلاید 22 اسلاید با قیمت 5000 تومان بفروش میرسد و ما این پاورپوینت 46 اسلایدی را با تخفیف ویژه جهت شما تهیه کرده ایم.
آزمون اندریافت موضوع
آزمون T.A.T در سال ۱۹۳۵ به وسیله مورگان و مورای در دانشگاه هاروارد امریکا ساخته شده است، مثل آزمون رورشاخ، در فعالیت‌های کلینیکی مورد استفاده فراوان قرار گرفته است. آزمون T.A.T، بهتر از هر آزمون دیگر مکانیسم فرافکنی را وارد عمل می‌کند و مخصوصا نیازها و تمایلات جسمی و روانی آزمودنی‌ها را منعکس می‌سازد (گنجی و ثابت، ۱۳۸۰).
انسان ها از دیرباز و به طور طبیعی از ویژگی های بیومتریک دیگران مانند صورت و صدا یا دست خط برای شناسایی و تشخیص هویت آن ها استفاده می کرده اند. در جوامع امروزی تشخیص هویت افراد به ویژه در مورد مسائل امنیتی اهمیت زیادی پیدا کرده است. با پیشرفت سریع تکنولوژی بسیاری از ابزارهای مورد نیاز برای رسیدن به این هدف در دسترس ما قرار دارند.
تحقیقات و پیشرفت های به دست آمده در دهه های اخیر فصل جدیدی را در تائید و تشخیص هویت آغاز کرده است و در نتیجه آن روش های اتوماتیک بر پایه ویژگی های فردی انسان ها پایه گذاری شده اند. سامانه های بیومتریک جدید دارای قابلیت تشخیص هویت افراد با سرعت و دقت و اطمینان و راحتی و همچنین ارزانی بالا را در اختیار ما قرار داده اند. پژوهش انجام شده در این پایان نامه شامل طراحی و پیاده سازی یک سامانه شناسایی جدید بر مبنای تحلیل تصاویر عنبیه چشم می باشد. در این پایان نامه ابتدا الگوریتم جدیدی برای پیدا کردن مرزهای عنبیه و همچنین پلک ها ارائه می شود. سپس با استفاده از موجک دوبچیز 2 و نیز فیلترهای گابور در 8 جهت مختلف، برای هر تصویر ، یک کد تولید می شود. در مرحله بعد کد به دست آمده از هر تصویر با کدهای موجود در بانک اطلاعاتی مقایسه شده و با تعریف یک آستانه عمل تشخیص هویت انجام می شود. که شامل 756 تصویر از 108 نفر می باشد، نتایج به دست آمده بر روی تصاویر CASIA درصد موفقیت 99.76 % و نرخ خطای معادل 0.0022،را نتیجه داده است. تحلیل حساسیت سامانه در برابر تغییرات شدت نور . نویز و تباین نیز صورت گرفته است که نتایج به دست آمده نشان دهنده کارایی مناسب سامانه است.
فهرست مطالب
2-3-2 لبه یاب های کلاسیک... 25
4-3-2جداسازی عنبیه و پلکها از تصویر چشم. 29
1-4-3-2 جداسازی مرز داخلی و محاسبه شعاع و مرکز مردمک چشم. 29
2-4-3-2 جداسازی پلک ها و مشخص کردن مرز بین پلک ها و عنبیه. 32
3-4-3-2 جداسازی مرز خارجی و محاسبه شعاع و مرکز عنبیه چشم. 35
4-4-3-2 بهبود کیفیت تصویر برای پیدا کردن مرز بیرونی عنبیه. 37
5-4-3-2 حذف نویز ناشی از نقاط لبه مربوط به مرزهای مردمک وپلک بالا وپلک پایین.. 39
6-4-3-2 حذف نویز ناشی از نقاط لبه مربوط به مژه ها 40
7-4-3-2 حذف نویز ناشی از نقاط لبه مربوط به طرح های داخلی ناحیه عنبیه. 41
7-4-3-2حذف نویز ناشی از نقاط لبه مربوط به سایه های موجود در تصویر در گوشه های صلبیه. 42
9-4-3-2 بدست آوردن پارامترهای دایره ی بیرونی عنبیه. 43
2-3 مروری بر روش های موجود. 47
1-2-3 روش ارائه شده توسط داگمن.. 47
2-2-3 روش دایره های مجازی.. 48
3-3 روش پیاده شده در پایان نامه. 49
2-4 معرفی برخی ابزارهای استفاده شده در استخراج ویژگی.. 53
1-1-2-4 روش به کار رفته در سامانه داگمن.. 56
2-2-4 استفاده از تبدیل موجک... 61
1-2-2-4 استفاده از موجک هار 61
2-2-2-4 استفاده از عبور از صفر موجک یک بعدی.. 62
3-2-4 استفاده از فیلتر لاپلاس گوسی.. 63
1-3-4 پیش پردازش قبل ازاستخراج ویژگی.. 64
2-1-3 استخراج ویژگی بر اساس فیلتر های گابور 66
2-5 معرفی برخی الگوریتم های تطابق پرکاربرد. 76
3-5 روش اعمال شده در پایان نامه. 79
6-6 تحلیل حساسیت سیستم در برابر نویز و تغییرات محیطی.. 98