ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಶೋಧದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತವಾಗುವ ಕ್ರಾಂತಿ. ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಭಾಗೀಕರಣದ ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ಸವಾಲುಗಳ ಮುಖಾಮುಖಿಯಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಈ ಶ್ರಮವುಳ್ಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಸ ಸಾಧನದ ಪರಿಚಯವು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತಗೊಳಿಸಲು ಅರ್ಹವಾಗಿರುವ, ಶೋಧಕರರಿಗೆ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಉನ್ನತಿಯಾಗಿದೆ. *ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ವ್ಯಯವಾಗುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.* ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಮಧ್ಯಂತರವಾದ ಉಪಾಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಹಳೆಯ ಪದ್ದತಿಗಳ ತೂಕವನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. *ನಿಮ್ಮ ಶೋಧಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧವಾಗಿರಿಸಲು ಸುಧಾರಿಸಿ.* ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಪರಿಣಾಮವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯಗಳ ಮೇಲೆ ಅಗಾಧವಾಗಬಹುದು.
ಆರೋಗ್ಯ ಪಂಜರ ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಮುಂದಾಳತ್ವ
ಮಾಹಿತಿ ವಿಭಾಗೀಕರಣ ಇಮೇಜ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಶೋದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಪರಂಪರೆಯವಾಗಿ, ಶೋಧಕರು ಕೈಯಿಂದ ಆಸಕ್ತಿ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಚಯಿಸಲು ಹೊರಡುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಕಷ್ಟದ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ്ഞಾನವು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ಹರಿಯುವ ಹಿಪೊಕ್ಯಾಂಪಸ್, ವಯಸ್ಸು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲು, ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.
MultiverSeg ನ ಪರಿಚಯ
ಈ ಹಿಂದೆ, MIT ಯ ಶೋಧಕರಿಂದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಧಾರಿತ, MultiverSeg ಎಂಬ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಹೊಸ ಸಾಧನವು ಶೋಧಕರಿಗೆ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಶೀಘ್ರವಾಗಿ ವಿಭಾಗೀकरण ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ಇಂಟರ್ಫೆಸ್ ಹೊಂದಿದೆ. ಸುಲಭವಾದ ಚಲನೆಗಳು, ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುವುದು, ಚಿತ್ರಾಚಣಿ ಅಥವಾ ಹಾಳೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಮೇಲೆ, ಈ ವೇದಿಕೆ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಭಾಗೀಕರಣವನ್ನು ಭವಿಷ್ಯನಿರ್ದೇಶನಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಭಾಗೀಕರಣದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸುಧಾರಣೆ
ಈ ಹೊಸ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದ ತಂತ್ರವು ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಅಗತ್ಯವಾಗುವ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಅಂಕಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಹಳಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಾಲ ಕಾಲಕ್ಕೆ, ಈ ಸಂಬಂಧದ ಅಗತ್ಯವು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಬಿರುಕು ಹಾಕುತ್ತದೆ,ನೆನಪಿನಲ್ಲಿ ಹಿಂದೆ ನಿವೃತ್ತ ವಿಭಾಗಿಸಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲಾ ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿ ವರ್ಕ್ ಮಾಡುವುದು.
ಮಾದರಿಯ ವಿಶೇಷ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು
ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, MultiverSeg ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತರಬೇತು ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರು ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಶೇರ್ಪಡಿಸುವ ಹಿಡಿತಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದ್ದು, ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಶೋಧ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರಿಕ್ಷೆಯ ವ್ಯಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೊಂದಿದೆ. ವೈದ್ಯರು, ಇದುವರೆಗೆ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡು ಉತ್ರಾಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಹಲ್ಲಿಯೋಾಂಗ್, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರೆಯುವುದಕ್ಕೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಳೆಯೊಡಿಸುಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಫಲಾನುಭವ ದುಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಶೋಧವನ್ನು ಮುಂದೆ ನಡೆಯುವ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಹಾಕುರಕ್ಡರ್ ನಲ್ಲಿ ಮಂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಪರಿಕರ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಪರ್ಕ
MultiverSeg ನಿರಂತರವಾಗಿ ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳುವಂತೆ ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿರುವ ವಿಜ್ಞಾನವು ಉಲ್ಬಣವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ತಿದ್ದು ಹಣ್ಣು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, dadurch ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯವುಳ್ಳ ಹಾಗೂ ಬಹಳ ಇಂಟುಟಿವ್য়ে ಬಡ್ರಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಡೀಗ್ರೇಡ್ ಅನ್ನು ಪುಸ್ತಕಾಗಾರ ವಿವರಣೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಶೀಲನೆಯ ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
ಅನ್ವೇಷಣೆಯು MultiverSeg ಇತರ ಇಂಟರಾಕ್ಟಿವ್ ಇಮೇಜ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ ಸಾಧನವಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮೇಲೆ ಇದೆ, ಎಲ್ಲಾದರೂ ಕಡಿಮೆ ಬಳಕೆದಾರನ ಇನ್ಪುಟ್ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತಷ್ಟು ಶುದ್ಧತೆಗೆ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಹಳೆಯ ಮಾದರಿಯು 90 % ಶುದ್ಧತೆಗೆ, ಹಿಂದಿನ ಅಗತ್ಯದ ಎರಡು ತ್ರವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಒಂದು ನಾಲ್ಕಲಾಗಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಉಳ್ಳಿತು.
ಈ ಶ್ರೇಣಿಯು ತಿದ್ದುಗಳು ಶ್ರೇಣೀಕೃತವಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಮತ್ತು ತಂತ್ರವು ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಖಕರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಸಾಧನವನ್ನು ಹಳೆಯವೆನ್ನುವ ಪ್ರìomhಿಕಾರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಮೈಕ್ಯ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ
MultiverSeg ಕೆಲಸವನ್ನು ಕ್ವಾಂಟಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಇನ್‌ಕ್ನ್ ಹಾಗೂ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಆರೋಗ್ಯ ನಿಯಮಾವಳಿ ಹಾಗೂ ಮಾರ್ಲೆಟರ್ ಹಾರ್ಟ್ ಕ್ಲಾಬ್ ವಿರುದ್ಧ ಬೆಂಬಲವಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಆರೋಗ್ಯದಲ್ಲಿ ಇತರ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ತಿಳಿಯಲು, ಓದುಗರಿಗೆ MIT ಮತ್ತು ಮಾಸ್ ಜನರಲ್ ಬ್ರೈಘ್ಯಾಮ್ ಉಪಕ್ರಮಗಳ ಮೊದಲನೇ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಹಿಡಿಯಲು ಹಾಗೂ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಗೌರವಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮಾಡುವುದು.
ಸಾಧಾರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ
ಹೊಸ ಐಎ ಸುದ್ದಿ ಕ್ರಮಿತ ಅಧ್ಯಯನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
ಈ ಐಎ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ (ಕ್ಲಿಕ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾನೆಸಿಂಗ್) ಎಂಬ ಇಂಗ್ಲೀನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿರುವಾಗ, ಮಾದರಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚಿನ ಶುದ್ಧತೆಗೆ ಗೋಚಿ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬೇದಿಗಳ ಹೊರತು ಯಾವುದೇ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಂಪರೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಲಾಭಗಳು ಏನು?
ಪರಂಪರೆಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಕೈಂದಿದೆ ನಿಯಮಿತ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಹೊರಗಡೆಯಾದಾಗ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ಲಿನ್ನಿಕಲ್ ಶೋಧಕ್ಕೆ ಅಪಾರ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಶೋಧಕ್ಕೆ ಇತರ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಗಮನ مرکಳಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಏನನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಇಬೇಕೇ?
ಇಲ್ಲ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಯಾವುದೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರು ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು ಶುರು ಮಾಡುವುದಾದರೂ, ಐಎ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತು ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಹಿನ್ನೋಟದ ಶೋಧಕರಿಗೆ ಈ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೊಸ ಐಎ ಮಾದರಿಯ معمಾರಿ ಮಹತ್ವ ಏನು?
ಮಾದರಿಯ معمಾರಿ ಈಗಾಗಲೇ ಪರಿಚಯಿಕೆಯ ಮಾಹಿತಿಗಳಿಂದ ವರ್ಕ್ ಮಾಡಲಾದದ್ದರಿಂದ, ಇದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ತನ್ನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿ ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಐಎ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಶೋಧವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿಸಲು ಹೇಗೆ?
ಚಿತ್ರಗಳ ಶೀಘ್ರ ಮತ್ತು ಶುದ್ಧ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಶೋಧಕರಿಗೆ ಶೀಘ್ರತೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ದಾರಿಯಾಗಿ ತಲುಪುತ್ತದೆ.
ಈ ಐಎ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ತರಬೇತಿಗೆ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಪ್ರೇಕ್ಷಿ ನನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆ?
ಹೌದು, ಶೋಧಕರು ಈ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ ಆಧಾರಿತ ಸುಧಾರಣೆ ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ವೆಲ್ಲಕ್ಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯಗಳು ಈ ಪ್ರಾಧಿಕಾರ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪ್ರಮಾಣಿಿವೆ.
ಇದಕ್ಕಾಗಲಿ ಈ ಐಎ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಏನಾಗಿದೆ?
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸ್ಥಾಯಿ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನವಿಲ್ಲ, ಕೆಲವೊಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ಉದಾಹಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಇನ್ನೊಂದೆಲ್ಲಾ ಐಎ ಮಾದರಿಯಂತೆ, ನಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಣೆಗಳವೇನು ಕ್ಯಾರಣ್ನವನ್ನು ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಹೊಸ ಐಎ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ?
ಚಿತ್ರಗಳ ವಿಭಾಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಾಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಬೆಲೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಅಭ್ಯಾಸವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದೇ ತರಬೇತಿಗೂ ಪರಿಸರ ಬಳಸಬಹುದು?
ಹೌದು, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರವಾದ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಇಮೇಜ್ ನಿಮಿತ್ತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳುವ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
