Investigating the possibility of Detecting the Density of the Constituent Elements of Body Tissues using the AdaptiveNeural Fuzzy Inference System model
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: بیست و دومین کنفرانس سیستم های فازی ایران
- کد COI اختصاصی: ICFUZZYS22_031
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 268
نویسندگان
Department of Nuclear Engineering, Faculty of Modern Sciences and Technologies, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran
Department of Nuclear Engineering, Faculty of Modern Sciences and Technologies, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran
Department of Nuclear Engineering, Faculty of Modern Sciences and Technologies, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran
چکیده
This paper presents an efficient method to determine the density of the constituentelements within body tissues through the utilization of the Adaptive Fuzzy NeuralInference System (ANFIS) model. Implemented within the MATLAB programmingenvironment, the proposed model combines fuzzy logic and artificial neural networks,offering the capability to comprehend and learn intricate patterns. By simulating bodytissues and x-rays using the MCNPX nuclear code, the absorption of x-rays by tissuesis measured across various beams with different energy levels, enabling the calculationof element density within the body tissues. The primary objective of the study isto evaluate the ANFIS model’s effectiveness in detecting human body tissue density,utilizing experimental data obtained from a range of density measurement techniquesin simulation. The results show that the density of body tissues can be measured withhigh accuracy using this method compared to the previous methods.کلیدواژه ها
ANFIS, Density, Detection, MCNPX, MATLABمقالات مرتبط جدید
- آینده نظام آموزشی در عصر هوش مصنوعی
- کاربرد الگوریتمهای فراابتکاری ترکیبی در پیشبینی بار شبکه های هوشمند
- واکاوی ظرفیت سنجی مسئولیت حقوقی هوش مصنوعی در پرتو قوانین داخلی و بین المللی
- Design and Optimization of Catalysts with Multi-Objective Optimization Algorithms Based on Artificial Intelligence
- Enhancing Synchronizability in Identical Chaotic Complex Networks: Application of Genetic Algorithms for Edge Rewiring
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.