تشخیص سرطان سینه در متلب با پردازش تصاویر ماموگرافی و شبکه عصبی

پروژه تشخیص سرطان سینه در متلب با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته پردازش تصویر (تصاویر ماموگرافی سینه) و یادگیری ماشین در نرم‌افزار متلب پیاده‌سازی شده است. این پروژه یک ابزار دقیق و کاربردی برای تشخیص هوشمند سرطان سینه در خانم‌ها است که به طور خاص برای دانشجویان، محققان و علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی طراحی شده است. هدف این پروژه تشخیص دقیق و سریع توده‌های بدخیم (Malignant) و خوش‌خیم (Benign) و حتی بافت‌های نرمال در تصاویر ماموگرافی است.

ویژگی‌ها و کاربردها:

1. مقاله رفرنس معتبر الزویر و ژورنال: این پروژه بر اساس یک مقاله معتبر از الزویر و یک ژورنال علمی پیاده‌سازی شده است که دقت و صحت نتایج آن را تضمین می‌کند.
2. پردازش تصویر پیشرفته: از تکنیک‌های پیشرفته پردازش تصویر مانند فیلتر میانگین تطبیقی (Adaptive Mean Filtering) برای بهبود کیفیت تصویر و حذف نویزها استفاده شده است.
3. تقسیم‌بندی با استفاده از مدل GMM: با بهره‌گیری از تکنیک GMM Segmentation، تصویر به بخش‌های مختلف تقسیم می‌شود تا نواحی مشکوک به توده‌های سرطانی شناسایی شوند.
4. تشخیص توده‌های بدخیم و خوش‌خیم: با تحلیل دقیق تصویر، توده‌های بدخیم و خوش‌خیم تشخیص داده می‌شوند. توده‌های بدخیم قابلیت رشد سریع و انتشار دارند و نیاز به درمان فوری دارند، در حالی که توده‌های خوش‌خیم معمولاً غیرسرطانی و با رشد کمتر هستند.
5. فایل‌های دانلودی کامل: در فایل دانلودی این پروژه، کدها و فانکشن‌ها به همراه تصاویر ماموگرافی، مقالات رفرنس و یک فایل ورد شامل توضیحات خط به خط کدها قرار داده شده است.

کاربرد برای دانشجویان و علاقه‌مندان:

این پروژه می‌تواند به عنوان پروژه پایانی برای دانشجویان رشته‌های مختلف از جمله پزشکی، مهندسی پزشکی و کامپیوتر مورد استفاده قرار گیرد. همچنین برای علاقه‌مندان به حوزه پردازش تصویر و یادگیری برنامه‌نویسی در متلب یک منبع عالی و آموزشی خواهد بود.

نحوه استفاده:

1. باز کردن تمام فایل‌ها با پسوند .m در متلب: پروژه را در نرم‌افزار متلب باز کنید.
2. اجرای فایل کد با نام: guidemo.m با اجرای این کد، پنجره رابط کاربری گرافیکی باز می‌شود.
3. انتخاب تصویر ماموگرافی: تصویر ماموگرافی مورد نظر خود را انتخاب کرده و به عنوان ورودی وارد کنید.
4. انجام پردازش: در مرحله اول روی گزینه سمت چپ فیلتر میانگین تطبیقی و بعد GMM بزنید تا پردازش تصویر و تقسیم‌بندی GMM به صورت خودکار انجام شود.
5. مشاهده نتایج: با کلیک روی گزینه طبقه‌بندی، نتیجه نهایی که نشان‌دهنده تشخیص توده به عنوان بدخیم یا خوش‌خیم است، در سمت راست صفحه با یک عدد نمایش داده می‌شود. عدد 1 نشان‌دهنده خوش‌خیم، عدد 2 نشان‌دهنده بدخیم و عدد 3 نشان‌دهنده بافت نرمال است.

نتیجه‌گیری:

این پروژه نه تنها یک ابزار قدرتمند برای تشخیص سرطان سینه است، بلکه یک پروژه آموزشی و تحقیقاتی ارزشمند نیز محسوب می‌شود. با استفاده از این پروژه، دانشجویان و علاقه‌مندان می‌توانند مهارت‌های خود در زمینه پردازش تصویر و یادگیری ماشین را تقویت کنند و به نتایج دقیق‌تری در تشخیص بیماری‌ها دست یابند.