مقایسه کارایی ابزارهای هوش مصنوعی در پردازش تصاویر سی تی اسکن

این مقاله به بررسی و مقایسه جامع ابزارهای مختلف هوش مصنوعی در پردازش تصاویر سیتیاسکن می پردازد. در این راستا، از روش های متنوعی شامل شبکه های عصبی کانولوشنی، شبکه های مولد متخاصم، مدل های تبدیل کننده، الگوریتم های یادگیری ماشین کلاسیک مانند ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی، و همچنین ابزارهای یادگیری ماشین خودکار استفاده شده است. معیارهای ارزیابی این ابزارها شامل دقت در تشخیص، سرعت پردازش، نیاز به داده های حجیم، قابلیت تفسیرپذیری نتایج و پیچیدگی پیاده سازی است. هدف اصلی این پژوهش، شناسایی مناسب ترین روش ها برای بهبود کارایی و دقت در پردازش تصاویر سیتیاسکن در حوزه های مختلف پزشکی و صنعتی است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، شبکه های عصبی کانولوشنی ، شبکه های مولد متخاصم ، مدل های تبدیل کننده ، الگوریتم های یادگیری ماشین کلاسیک ، ابزارهای یادگیری ماشین خودکار ، دقت تشخیص ، قابلیت تفسیرپذیری ، یادگیری انتقالی ، داده افزایی ، هوش مصنوعی قابل توجیه ، یادگیری مشارکتی