دانلود ترجمه مقاله استحکام شبکه های عصبی کانولوشن در تشخیص ضایعات پوستی رنگدانه ای پوست (ساینس دایرکت – الزویر ۲۰۲۱) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

elsevier

 

 

این مقاله انگلیسی ISI در نشریه الزویر در ۱۱ صفحه در سال ۲۰۲۱ منتشر شده و ترجمه آن ۱۹ صفحه میباشد. کیفیت ترجمه این مقاله ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️ بوده و به صورت کامل ترجمه شده است.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

استحکام شبکه های عصبی کانولوشن در تشخیص ضایعات پوستی رنگدانه ای پوست

عنوان انگلیسی مقاله:

Robustness of convolutional neural networks in recognition of pigmented skin lesions

 
 
 
 

 

مشخصات مقاله انگلیسی 
فرمت مقاله انگلیسی pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
سال انتشار ۲۰۲۱
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۱۱صفحه با فرمت pdf
نوع مقاله ISI
نوع نگارش مقاله پژوهشی (Research article)
نوع ارائه مقاله ژورنال
رشته های مرتبط با این مقاله پزشکی، مهندسی کامپیوتر، مهندسی پزشکی
گرایش های مرتبط با این مقاله هوش مصنوعی، پوست و مو، سایبرنتیک پزشکی
چاپ شده در مجله (ژورنال) مجله اروپایی سرطان – European Journal of Cancer
کلمات کلیدی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و ژرف، شبکه های عصبی، درماتولوژی (پوست شناسی)، نئوپلاسم های پوست، ملانوما یا خال سرطانی، خال مادرزادی
کلمات کلیدی انگلیسی Artificial intelligence – Machine learning – Deep learning – Neural networks – Dermatology – Skin neoplasms – Melanoma – Nevus
ارائه شده از دانشگاه بیومارکرهای دیجیتال برای گروه انکولوژی، مرکز ملی بیماری های تومور (NCT)، مرکز تحقیقات سرطان آلمان (DKFZ)، هایدلبرگ، آلمان
نمایه (index) scopus – master journals – JCR – MedLine
نویسندگان Roman C. Maron – Sarah Haggenmuller – Christof von Kalle – Jochen S. Utikal – Friedegund Meier – Frank F. Gellrich – Axel Hauschild – Lars E. French – Max Schlaak – Kamran Ghoreschi – Heinz Kutzner – Markus V. Heppt – Sebastian Haferkamp – Wiebke Sondermann – Dirk Schadendorf – Bastian Schilling – Achim Hekler – Eva Krieghoff-Henning – Jakob N. Kather – Stefan Frohling – Daniel B. Lipka – Titus J. Brinker
شناسه شاپا یا ISSN ۰۹۵۹-۸۰۴۹
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.1016/j.ejca.2020.11.020
ایمپکت فاکتور(IF) مجله ۶٫۵۱۲ در سال ۲۰۲۰
شاخص H_index مجله ۲۱۴ در سال ۲۰۲۱
شاخص SJR مجله ۳٫۳۵۴ در سال ۲۰۲۲۰
شاخص Q یا Quartile (چارک) Q1 در سال ۲۰۲۰
بیس نیست
مدل مفهومی ندارد
پرسشنامه ندارد
متغیر ندارد
فرضیه ندارد
رفرنس دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
کد محصول ۱۲۱۰۴
لینک مقاله در سایت مرجع لینک این مقاله در سایت  Elsevier
نشریه الزویر – Elsevier

 

مشخصات و وضعیت ترجمه فارسی این مقاله 
فرمت ترجمه مقاله pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
وضعیت ترجمه انجام شده و آماده دانلود
کیفیت ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️
تعداد صفحات ترجمه تایپ شده با فرمت ورد با قابلیت ویرایش  ۱۹ (۳ صفحه رفرنس انگلیسی) صفحه با فونت ۱۴ B Nazanin
ترجمه عناوین تصاویر و جداول ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل تصاویر ترجمه شده است 
ترجمه متون داخل جداول ندارد
ترجمه ضمیمه ندارد
ترجمه پاورقی ندارد
درج تصاویر در فایل ترجمه درج شده است  
درج جداول در فایل ترجمه ندارد
درج فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه ندارد
منابع داخل متن به صورت عدد درج شده است
منابع انتهای متن به صورت انگلیسی درج شده است

 

فهرست مطالب

چکیده
۱ مقدمه
۲ مواد و روش ها
۱-۲ طرح تحقیق و مطالعه
۲-۲ مجموعه داده ها
۳-۲ پیشرفت و بسط طبقه بندی کننده
۴-۲ روش هایی برای کاهش شکنندگی و عدم انعطاف
۵-۲ آنالیز و تحلیل
۳ نتایج
۱-۳ عملکرد پایه و مبنا و شکنندگی (عدم انعطاف)
۲-۳ اثربخشی روش های امتحان شده روی تغییرات مصنوعی
۳-۳ اثربخشی روش های تست و امتحان شده روی تغییرات طبیعی
۴ بحث و گفتگو
۱-۴ کاربردها و مفاهیم عملی
۲-۴ محدودیت ها
۵ نتیجه گیری
منابع

 

بخشی از ترجمه

چکیده
پیش زمینه: نیاز پایه و اساسی برای سیستم های آنالیز تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی (AI)، که می بایست در طب بالینی ادغام شوند، از استواری و قابلیت اطمینان بالایی برخوردار است. تغییرات جزئی و اندک در نحوه ی بدست آوردن آن تصاویر، برای مثال، در طول غربالگری روتین سرطان پوست، نباید تشخیص چنین سیستم های کمکی (سیستم های کمک یار پزشک) را تغییر دهد.
هدف: هدف کمی سازی و سنجش این است که درهم ریختگی ها و تغییرات جزئی تصویر تا چه میزان طبقه بندی ضایعه ی پوستی به واسطه ی شبکه ی عصبی پیچشی (کانولوشن) (CNN) را تحت تأثیر قرار می دهند و همچنین بررسی سه راه حل ممکن و عملی برای این مشکل است (داده افزایی اضافی، افزایش زمان تست، خوشنماسازی).
روش ها: ما سه معماری رایج و متداول CNN را برای ایجاد تمایز بین تصاویر درموسکوپی ملانوما یا خال سرطانی و خال های مادرزادی تمرین کرده و به کار بردیم. متعاقبا، عملکرد و حساسیت آنها نسبت به تغییرات جزئی (شکنندگی و عدم انعطاف) بر روی دو مجموعه ی امتحانی متمایز با تصاویر متعدد برای هر ضایعه تست و امتحان شد. برای مجموعه ی نخست، تغییرات تصاویر، مثل چرخش یا بزرگنمایی (زوم)، به صورت مصنوعی ایجاد شدند. مجموعه ی دوم تغییرات طبیعی را دربرمیگرفت که از چندین عکس گرفته شده از همان ضایعات ناشی می شدند.
نتایج: تمامی معماری ها شکنندگی و عدم انعطاف در مجموعه امتحانی مصنوعی و طبیعی را نشان دادند. سه روش بررسی شده قادر به کاهش شکنندگی و عدم انعطاف تا درجات مختلف بودند درحالیکه همچنان عملکرد را حفظ می کردند. ارتقا و بهبود دیده شده برای مجموعه امتحانی مصنوعی بیشتر از طبیعی بود، جایی که پیشرفت ها جزئی و اندک بودند.
نتیجه گیری: تغییرات جزئی تصاویر، نسبتا نامشخص برای انسان ها، می توانند روی استواری و قابلیت اطمینان شبکه های عصبی پیچشی (CNNs) متمایز کننده ی ضایعات پوستی تأثیرگذار باشند. این تأثیر را می توان از طریق روش هایی که در اینجا تست و امتحان شده اند کاهش داد، اما نمی توان آن را کاملا حذف و برطرف کرد. لذا، تحقیقات بیشتر به منظور حفظ و تقویت عملکرد طبقه بندی کننده های (جداکننده های) هوش مصنوعی (AI) در جهت تسهیل انتقال چنین سیستم هایی به کلینیک و درمانگاه مورد نیاز می باشد.

۵- نتیجه گیری

تغییرات جزئی و اندک تصویر، که برای انسان ها تاحدودی نامعلوم و نامشخص هستند، می توانند روی سطح اطمینان و تشخیص شبکه های عصبی پیچشی متمایزکننده ی ضایعات پوستی تأثیر بگذارند. این تأثیر با استفاده از روش هایی که در اینجا تست و امتحان شدند کاهش یافت اما کاملا برطرف نشد. بنابراین، ما می خواهیم به متخصصان و دست اندرکاران یادگیری عمیق و پزشکان حوزه ی درماتولوژی بلکه پزشکان به طور کلی یادآوری کنیم که شکنندگی و عدم انعطاف می بایست صراحتا در رأس کار قرار گرفته و به عنوان هدف مد نظر قرار بگیرد و به منظر تسهیل انتقال از آزمایشگاه به کلینیک باید بر آن غلبه کرد.

 

بخشی از مقاله انگلیسی

Abstract

Background A basic requirement for artificial intelligence (AI)–based image analysis systems, which are to be integrated into clinical practice, is a high robustness. Minor changes in how those images are acquired, for example, during routine skin cancer screening, should not change the diagnosis of such assistance systems.

Objective To quantify to what extent minor image perturbations affect the convolutional neural network (CNN)–mediated skin lesion classification and to evaluate three possible solutions for this problem (additional data augmentation, test-time augmentation, anti-aliasing).

Methods We trained three commonly used CNN architectures to differentiate between dermoscopic melanoma and nevus images. Subsequently, their performance and susceptibility to minor changes (‘brittleness’) was tested on two distinct test sets with multiple images per lesion. For the first set, image changes, such as rotations or zooms, were generated artificially. The second set contained natural changes that stemmed from multiple photographs taken of the same lesions.

Results All architectures exhibited brittleness on the artificial and natural test set. The three reviewed methods were able to decrease brittleness to varying degrees while still maintaining performance. The observed improvement was greater for the artificial than for the natural test set, where enhancements were minor.

Conclusions Minor image changes, relatively inconspicuous for humans, can have an effect on the robustness of CNNs differentiating skin lesions. By the methods tested here, this effect can be reduced, but not fully eliminated. Thus, further research to sustain the performance of AI classifiers is needed to facilitate the translation of such systems into the clinic.

۵٫ Conclusions

Minor image changes, relatively inconspicuous for humans, can have an effect on the confidence and diagnosis of CNNs differentiating skin lesions. Using the methods tested here, this effect was reduced but not fully eliminated. Therefore, we would like to remind deep learning practitioners and physicians in dermatology but also in medicine in general, that brittleness needs to be explicitly targeted and overcome to facilitate translation from bench-to-bedside.

 

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

استحکام شبکه های عصبی کانولوشن در تشخیص ضایعات پوستی رنگدانه ای پوست

عنوان انگلیسی مقاله:

Robustness of convolutional neural networks in recognition of pigmented skin lesions

 
 
 
 

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.