دانلود مقاله تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP

اختصاصی از رزفایل دانلود مقاله تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله تشخیص خودکار عنبیه به کمک بعد فرکتال و شبکه عصبی MLP
فایل ورد و قابل ویرایش
تعداد صفحه: 39 صفحه

چکیده
پیشرفتهای اخیر در زمینه نرم‌افزار و سخت‌افزار کامپیوتر، صنعت را قادر ساخته است تا سیستم‌های موثق زیست سنجی قابل استفاده‌ای را توسعه دهد. از آنجا که عنبیه چشم انسان بسیار بافت پیچیده‌ای دارد، شیوه مختصری بر اساس بعد فرکتال جهت آشنا شدن با عنبیه چشم انسان در این تحقیق ارائه شده است.
میزان ابعاد فرکتال، انسدادهای عنبیه با استفاده از پنج بعد شکست متفاوت با تخمین الگوریتم‌ها محاسبه شده‌اند و تفکیک شناختی برای تشخیص الگوهای عنبیه‌ای از نظر اعتبار شخصی بکار گرفته شده‌اند. سیستم نمونه اصلی بنام سیستم شناخت خودکار عنبیه(AIRIS) توسعه داده شده و نتایج صوری آن ارائه شده است.
کلمات کلیدی
تشخیص عنبیه، پردازش تصویر، فرکتال، شبکه عصبی MLP
.
.
.
.

پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی 79 ص

اختصاصی از رزفایل پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی 79 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 80

پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

(ANFIS)

مقدمه:

سدها و مخازن مهمترین و موثرترین سیستم ذخیره آب می باشند که توزیع نابرابر مکانی و زمانی آب را تغییر می دهند. آنها نه تنها در تامین آب شرب، تولید انرژی برقابی و آبیاری زمین های پایین دست کاربرد داشته، بلکه در به حداقل رسانی خسارات ناشی از سیلاب و خشکسالی نیز نقش موثری را ایفا می کنند. بدون شک به منظور استفاده کامل از آب موجود، مدیریت بهینه مخازن بسیار با اهمیت می باشد. مدیریت مخزن مجموعه ای از تصمیم ها را در بر می گیرد که جمع آوری و رهاسازی آب در طول زمان را مشخص می کنند. با توجه به کارکردهای مختلف مخازن، پیش بینی دقیق دبی ورودی و سطح آب می تواند در بهینه سازی مدیریت منابع آب، بسیار موثر باشد. با توجه به وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی در سیستم های آبی، هیچ یک از مدل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور پیش بینی دقیق سطح آب نتوانسته به عنوان یک مدل برتر و توانا شناخته شوند[1]. امروزه سیستم های هوشمند به منظور پیش بینی یک چنین پدیده های پیچیده و غیرخطی، بسیار مورد استفاده قرار می گیرند. روش بدیع سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS) یکی از این روشهاست که یک شبکه پس خور چند لایه می باشد و از الگوریتمهای یادگیری شبکه عصبی و منطق فازی به منظور طراحی نگاشت غیرخطی بین فضای ورودی و خروجی استفاده می کند. ANFIS با توجه به توانایی در ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی، نشان داده است که در مدل سازی فرایندهای همچون مدیریت مخازن [2،3]، سری های زمانی هیدرولوژیکی [4] و برآورد رسوب [5] بسیار قدرتمند می باشند.

هدف اصلی این تحقیق بررسی توانایی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی جهت پیش بینی سطح آب در مواقع سیلابی و به صورت ساعتی می باشد. به این منظور از اطلاعات اشل پنج ایستگاه بالادست سد دز، جهت پیش بینی سطح آب در مخزن این سد استفاده شد. همچنین به منظور بررسی توانایی شبکه های فازی – عصبی در تقابل با تصمیمات بشری، دو الگوی متفاوت یکی با در نظر گرفتن خروجی مخزن به عنوان متغیر ورودی و دیگری بدون این متغیر به کار گرفته شد.

مواد و روشها

سیستم استنتاجی فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS)

از زمانی که پروفسور عسگرزاده تئوری منطق فازی را به منظور توصیف سیستم های پیچیده پیشنهاد داد، این منطق بسیار مشهور شده است و به طور موفقیت آمیزی در مسائل مختلف، به ویژه کنترل کننده هایی مثل راکتور شیمیایی، قطارهای خودکار و راکتورهای هسته ای به کار گرفته شده است. اخیرا منطق فازی برای مدل کردن مدیریت مخازن و حل ویژگیهای مبهم آنها پیشنهاد شده است. با وجود این، مشکل اصلی منطق فازی این است که روند سینماتیکی برای طراحی یک کنترل کننده فازی وجود ندارد. به عبارت دیگر، یک شبکه عصبی این توانایی را دارد که از محیط آموزش ببیند (جفت های ورودی – خروجی)، ساختارش را خود مرتب کند و با شیوه ای، تعامل خود را تطبیق دهد. بدین منظور پروفسور جنگ در سال 1993 مدل ANFIS را ارائه کرد که قابلیت ترکیب توانایی دو روش مذکور را داشت[6].

ساختار و الگوریتم: [1]

ANFIS قابلیت خوبی در آموزش، ساخت و طبقه بندی دارد و همچنین دارای این مزیت است که اجازه استخراج قوانین فازی را از اطلاعات عددی یا دانش متخصص می دهد و به طور تطبیقی یک قاعده – بنیاد می سازد. علاوه بر این، می تواند تبدیل پیچیده هوش بشری به سیستم های فازی را تنظیم کند. مشکل اصلی مدل پیش بینی ANFIS، احتیاج نسبتا زیاد به زمان برای آموزش ساختار و تعیین پارامترها می باشد.

به منظور ساده سازی، فرض می شود که سیستم استنتاجی مورد نظر دو ورودی x و y و یک خروجی z دارد. برای یک مدل فازی تاکاگی – سوگنو درجه اول، می توان یک مجموعه قانون نمونه را با دو قانون اگر – آنگاه فازی به صورت زیر بیان کرد:

قانون اول: اگر x برابر A1 و y برابر B1 باشد آنگاه

قانون دوم: اگر x برابر A2 و y برابر B2 باشد آنگاه

که Pi، qi و ri (i=1,2) پارامترهای خطی در بخش تالی مدل فازی تاکاگی – سوگنو درجه اول هستند. ساختار ANFIS شامل پنج لایه می شود (شکل 1) که معرفی خلاصه ای از مدل در پی می آید:

لایه اول، گره های ورودی: هر گره از این لایه، مقادیر عضویتی که به هر یک از مجموعه های فازی مناسب تعلق دارند، با استفاده از تابع عضویت تولید می کنند.

که x و y ورودی های غیرفازی به گره I و Ai و Bi (کوچک، بزرگ و ...)، برچسب های زبانی هستند که به ترتیب با توابع عضویت مناسب Aiμ و Biμ مشخص می شوند. در اینجا معمولا از فازی سازهای گوسی و زنگی شکل استفاده می شود. باید پارامترهای این توابع عضویت که به عنوان پارامترهای مقدماتی در این لایه شناخته می شوند، مشخص شوند.

لایه دوم، گره های قاعده: در لایه دوم، عملگر " و" (AND) به کار برده می شود تا خروجی (قوه اشتعال) که نمایانگر بخش مقدم آن قانون است، بدست می آید. قوه اشتغال به مقدار درجه ای که بخش مقدم یک قانون فازی برآورده شده، گفته می شود و

دانلود پاورپوینت توسعه و رشد سیستم عصبی

اختصاصی از رزفایل دانلود پاورپوینت توسعه و رشد سیستم عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت توسعه و رشد سیستم عصبی

فرمت فایل: پاورپوینت

تعداد اسلاید: 65

•حذف سیناپس

•نرون‌ها تعداد زیادتری نسبت به آنچه در سیستم عصبی بالغ مورد نیاز است، سیناپس ایجاد می‌کنند. سپس آن دسته از سیناپس‌هایی که بهتر از بقیه کار می‌کنند باقی می‌مانند و بقیه حذف می‌شوند.

•این فرآیند سبب می‌شود سیستم به خوبی تنظیم شود و به نظر می‌رسد فرآیند مهمی در بقای موجودات باشد

•حذف در دوره طولانی مدت

•قشر مخ : 3-4 سال، در هنگام بلوغ

•حذف نرون

•بافت مردگی

•صدمه مستقیم به یک سلول

•ایجاد نشت در غشا

•یون‌های مثبت به خاطر اختلاف یونی حرکت می‌کنند که به همراه آنها سیال‌های خارج سلول به داخل می‌آیند که باعث برآمده شدن سلول و در نهایت متلاشی شدن آن می‌شود

•نیاز به فعال شدن مکانیزم مولکولی یا زیست شیمیایی خاصی ندارد

دانلودتحقیق درمورد طبقه بندی بیماریهای عصبی

اختصاصی از رزفایل دانلودتحقیق درمورد طبقه بندی بیماریهای عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 12

طبقه بندی بیماریهای عصبی-عضلانی بر اساس معیار های بالینی، آنالیزهای ملکولی

 و ایمونوهیستوشیمی در بیماران ایرانی

چکیده

هدف: بیماریهای عصبی عضلانی  یک گروه هتروژنوس از بیماریهای وراثتی است. بیش از 150 نوع از این گروه از بیماریها تاکنون شناسایی شده است. اگر چه اختلالات عضلانی کودکان یکی از علل اصلی ناتوانی می‌باشد، پیشرفتهای چشمگیری در زمینه علل ژنتیکی این بیماریها صورت گرفته است،که در زمینه پیشگیری و تشخیص آن بسیار مهم می‌باشد. معیارهایی که برای طبقه بندی این بیماریها استفاده می‌شود عبارتند از: سن بروز بیماری، میزان پیشرفت بیماری و نوع وراثت.

بیماریهای عصبی عضلانی به چهار دسته طبقه بندی می‌شوند:

میوپاتیها (بیماریهای دیستروفی عضلانی)؛ نوروپاتی‌ها (بیماری شارکوت ماری توث) بیماریهای محل اتصال عصب و عضله (سندرم میاستنی مادرزادی)، بیماریهای نورون حرکتی(آتروفی عضلانی نخاعی).

هدف از این مطالعه طبقه بندی بیماریهای عصبی عضلانی بر اساس معیارهای بالینی و آنالیزهای مولکولی و ایمنو هیستو شیمی در بیماران ایرانی مراجعه کننده به مرکز تحقیقات ژنتیک است. از آنجایی که بیماریهای عصبی – عضلانی دومین معلولیت شایع می‌باشد لزوم بررسی بیشتر در مورد این گروه از بیماریها، در جمعیت ایران ضروری می‌باشد. بدین ترتیب این مطالعه برای اولین بار بر روی بیماران ایرانی صورت گرفت  که پس از اخذ فرم رضایت نامه بررسی‌های ذکر شده انجام گردید.

روش بررسی: در مجموع در این تحقیق 143 بیمار مشکوک به نقصهای عصبی عضلانی ارجاع شده به مرکز تحقیقات ژنتیک تحت معاینه بالینی و انجام آزمایشات آنزیم‌های عضلانی و الکترومیوگرافی قرار گرفتند و پس از آن بر حسب مورد آزمایشات ملکولی و ایمونوهیستوشیمی انجام گرفت.

یافته‌ها: 82  بیمار با دیستروفی عضلانی میوتونیک، 19 بیمار با  دیستروفی عضلانی دوشن و بکر، 6 بیمار دیستروفی میوتونیک مادرزادی(CMD)، 3 بیمار FSHD، 10 بیمار آتروفی عضلانی نخاعی (SMA)،2 بیمار دیستروفی میاستنی مادرزادی (CMS) و21 بیمار مشکوک به دیستروفی عضلانی کمربند لگنی- شانه‌ای (LGMD) بودند.

در مورد سایر موارد نیاز به بررسی مولکولی بیشتر و بررسی دقیق تر برحسب علایم بود که در این تحقیق جای نمی‌گرفت.

نتیجه‌گیری: در مواردی که دیستروفی میوتونیک نوع I علیرغم ظن بالینی تایید نگردید، بررسی نوع II دیستروفی میوتونیک ضروری می‌باشد.

در بیماران مبتلا به دیستروفی عضلانی کمربند لگنی- شانه ای که 5 آنتی بادی مورد بررسی طبیعی بودند. بررسی آنالیز Multiplex western-blot توصیه می گردد.

همچنین برای موارد دیستروفی عضلانی مادرزادی غیر از بررسی مروزین،‌ بررسی سایر پروتئین های درگیر و نیز انجام آزمایشات ملکولی جهت تعیین موتاسیون لازم می‌باشد.

کلید واژه‌ها: بیماریهای عصبی/ عضلانی / میوپاتی / نوروپاتی / آنالیز ایمونوهیستوشیمی / آنالیز ملکولی

کیمیا کهریزی

ماندانا حسن زاد

 الهه کیهانی

مجتبی عظیمیان

فریدون لایقی

افشین وجدانی روشن

یوسف شفقتی

جان آندونی اورتیزبرا

دانیل هنتای

INSERM ، پاریس- فرانسه

حسین نجم آبادی

مرکز تحقیقات ژنتیک دانشگاه علوم بهزیستی و توانبخشی- تهران- ایران 

مقدمه

بیماریهای عصبی عضلانی یک گروه از اختلالات هتروژن پیشرونده هستند و دارای هتروژنیتی قابل ملاحظه ای می‌باشند. بر اساس اطلاعات موجود از هر 3000 تا 4000 نوزادی که متولد می‌شوند یک‌نفر دچار یکی از بیماریهای عصبی – عضلانی (نوروماسکولار) می‌باشد. ویژگی مبتلایان این است که معمولاً دستگاه عصبی مرکزی و توان ذهنی طبیعی،‌اما بخش حرکتی بدن گرفتار است. نشانه های عمده در این بیماران عبارتست از: ضعف عضلات در دستها و پاها و گاهی تنه و عضلات خارجی چشم ،مشکل در برخاستن، ایستادن، راه رفتن و بالا رفتن از پله ها ،خستگی زودرس ،ضعف و نارسایی عضلات قلب و تنفس در مراحل پیشرفته. تقریباً می توان گفت که اکثر بیماریهای عصبی- عضلانی ارثی- ژنتیکی هستند . جهش‌های ژنی و اختلال در پروتئین‌هایی که بخصوص درعضلات  وجود دارند، ‌مسئول بروز علائم می‌باشند. الگو های توارثی در انواع مختلف این بیماریها با یکدیگر متفاوتند، ممکن است غالب جسمی، مغلوب جسمی، وراثت وابسته به جنس یا میتوکندریایی باشد. بنابراین بررسی دقیق افراد مبتلا در یک خانواده برای شناخت الگوی وراثتی بیماری و تشخیص بیماران می تواند بسیار مفید باشد.

بیماریهای بافت عضلانی را به هر علت که باشند، میوپاتی می نامند. میوپاتی ها انواع گوناگونی دارند که یک گروه از آنها را دیستروفی تشکیل می دهد. دیستروفیهای عضلانی شایعترین بیماریهای عضلات می باشند که از زمانهای قدیم، بشر به آنها مبتلا بوده است. 

به دلیل پیچیدگی علائم و تشابه نشانه‌ها در انواع متفاوت این بیماریها، تشخیص قطعی چندان آسان نیست. بررسی‌های آزمایشگاهی شامل سنجش آنزیم‌های عضلانی، اندازه گیری سرعت هدایت امواج عصبی در اعصاب محیطی، ثبت امواج پتانسیل حرکتی در عضلات، اندازه گیری حجم توده عضلانی طبیعی و غیر طبیعی با سونوگرافی یا سی تی اسکن، و در نهایت برای تشخیص قطعی،‌ بیوپسی از عضلات مبتلا می‌باشد. امروزه با رنگ‌آمیزی اختصاصی با روش ایمونوهیستوشیمی و به کارگرفتن آنتی بادی های مونوکلونال برای ترکیبات پروتئینی متنوع موجود در بافت عضله، می توان دقیقاً‌ زمینه پاتوژنتیک و علت بیماریهای عضلانی را شناسایی کرد، سپس برای تعیین جهش‌های مربوطه در فرد بیمار و خانواده او گام برداشت. چنانچه جهش مسئول بیماری در یک خانواده شناسایی شود، امکان تشخیص قبل از تولد و پیشگیری از تولد مورد دیگری از بیماری فراهم خواهد شد.

بیماریهای عصبی عضلانی به چهار دسته طبقه بندی می شوند:

1- میوپاتی‌ها که شامل دیسترونی‌های عضلامی می‌شوند: 1- بیماریهای دیستروفی عضلانی 2- نوروپاتی ها 3- بیماریهای محل اتصال عصب و عضله، 4- بیماریهای نورون حرکتی. از انواع دیستروفی‌های عضلانی می‌توان به دیستروفی عضلانی دوشن و بکر اشاره نمود. از انواع  اختلالات  محل اتصال عصب عضله می‌توان به سندرم میاستنی مادرزادی اشاره نمود و از اختلالات نورون حرکتی می‌توان به آتروفی عضلانی– نخاعی و از انواع نوروپاتی میتوان به CMT شارکوت ماری توث اشاره نمود.

ازانواع میوپاتی‌ها (دیستروفیهای عضلانی)، به دیستـروفی میوتونیک میتوان اشاره نمود، نمای بالینی بیماری بسته به سن شروع بیماری دارد. نوع مادرزادی و ابتدای دوره کودکی (سن کمتر از 10 سال) و نوع نوجوانی و بزرگسالی (کلاسیک)، سن 50-10 سال و  دیستروفی میوتونیک خفیف، سن بالای 50 سال (1و2).

علایم بالینی دیستروفی میوتونیک مادرزادی عبارت است از: مرده زایی یا ضعف عضلانی منتشر (شامل صورت)، هیپوتونی و نارسایی بلع، تنفس و مکیدن، فقدان رفلکس‌های تاندونی و پا چنبری (Club foot). علایم دیستروفی میوتونیک در مادر افزایش بیش از 45 تکرار سه تایی CTG در ژن دیستروفی میوتونیک روی کروموزوم 19، علائم بالینی دردیستروفی میوتونیک ابتدای کودکی و دیستروفی میوتونیک نوجوانی- بزرگسالی و دیستروفی میوتونیک خفیف متفاوت است.

دیستروفی عضلانی دوشن نمونه دیگری از انواع میوپاتی است. علایم بالینی در دیستروفی عضلانی دوشن معمولاً قبل از 5 سالگی ظاهر می‌شوند. علایم بالینی شامل ضعف دوطرفه پیشرونده عضلات است. عضلات پروگزیمال بیش از دیستال درگیر می‌شوند و در ابتدا فقط عضلات اندام تحتانی است. هیپرتروفی ساق پا اغلب وجود دارد. فاسیکولاسیون و اختلال حسی در این بیماران وجود ندارد. قبل از سن 13 سالگی نیاز به وسایل کمکی در راه رفتن دارند. حداقل 10 برابر افزایش در مقادیر SCK (کراتی تین کیناز سرم) وجود دارد (سطح آن مرتبط با سن و میزان حرکت بیمار می‌باشد) (3، 2، 1).

دیستروفی عضلانی بکر نمونه دیگری از میوپاتی‌ها است، علایم بالینی شامل آتروفی و ضعف عضلانی پیشرونده قرینه، درگیری انتهای فوقانی اندام بیشتر از انتهای تحتانی و در ابتدا فقط اندام تحتانی است. ضعف عضلات چهار سر ران تا مدتها تنها علامت است. هیپرتروفی ساق پا اغلب وجود دارد. برخی بیماران کرامپ عضلانی که با حرکت شروع می‌شود، دارند. خشکی فلکسـورهای آرنـج در سیـر بعـدی بیماری رخ می دهد. دیستروفی نوع بکر با درد عضلانی و کرامپ، عدم تحمل فعالیت و میوگلوبینوری، افزایش کراتین کیناز (CK) بدون علامت، کاردیومیوپاتی و اختلالات شناختی نیز ممکن است تظاهر کند. و در صورت فاسیکولاسیون و اختلال حسی، تشخیص بکر رد می‌شود. تا قبل از 16 سالگی نیاز به صندلی چرخدار ندارند. فعالیت کراتین کیناز سرمی (SCK)  بیش از 5 برابر نرمال است(5، 4).

دیستروفی عضلانی کمربند لگنی شانه‌ای(LGMD)  از انواع هتروژن دیستروفی‌های عضلانی محسوب می‌گردد، که درگیری اولیه عضلات لگنی و شانه‌ای بطور پیشرونده از علائم غالب آن می‌باشد. سیر بالینی بیماری با هوش طبیعی و گوناگونی فراوان که از فرم شدید با سن شروع دیرتر و سیر کند تر خود را نشان می‌دهد.

حداقل 15 ژن برای دیستروفی عضلانی کمربند لگنی شانه ای

دانلود پاورپوینت سیستم عصبی خودکار به زبان انگلیسی - 16اسلاید

اختصاصی از رزفایل دانلود پاورپوینت سیستم عصبی خودکار به زبان انگلیسی - 16اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Celiac (Solar plexus)

1. Mesenteric
2. Mesenteric

Pelvic-hypogastric plexus

Adrenal medulla: sympathetic prevertebral ganglion

Amplification

Slower to arrive

Slower to dissipate

Lack the point to point specificity of other SNS projections

برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید: