stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
راکش گنگوال
فعالیت‌ها

وی از ابتدای نوامبر ۱۹۹۴ به عنوان معاون اجرایی رئیس ایرفرانس فعالیت می‌کرد. ارتباط وی با صنعت هواپیمایی در سپتامبر سال ۱۹۸۰ آغاز شد. در سال ۱۹۸۴، وی به عنوان مدیر برنامه‌ریزی استراتژیک به یونایتد ایرلاینز پیوست و در سمت‌های مختلفی خدمت کرد. گنگوال پیش از آن، در گروه توسعه محصولات شرکت فورد موتورc به عنوان تحلیلگر مالی خدمت می‌کرد.
زندگی شخصی

گنگوال متأهل است و در میامی، فلوریدا زندگی می‌کند. او دارای یک دختر به نام پارول می‌باشد که در شرکت نرم‌افزاری Salesforce در کالیفرنیا کار می‌کند.
اینهاکورا

| اینهاکورا | اینهاکورا |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
  نشان:   نشان
موقعیت اینهاکورا در نقشه: موقعیت اینهاکورا در نقشه
اینهاکوراLocation in Brazil: اینهاکوراLocation in Brazil
مختصات: ۲۷°۵۲′۵۹″ جنوبی ۵۴°۱′۱″ غربی﻿ / ﻿۲۷٫۸۸۳۰۶°جنوبی ۵۴٫۰۱۶۹۴°غربی﻿ / -27.88306; -54.01694: مختصات: ۲۷°۵۲′۵۹″ جنوبی ۵۴°۱′۱″ غربی﻿ / ﻿۲۷٫۸۸۳۰۶°جنوبی ۵۴٫۰۱۶۹۴°غربی﻿ / -27.88306; -54.01694
کشور:  برزیل
ایالت: ریو گرانده جنوبی
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۱۴٫۱۱ کیلومتر مربع (۴۴٫۰۶ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۲۰): جمعیت (۲۰۲۰)
 • کل: ۲۲۱۵
 • تراکم: ۱۹/کیلومتر مربع (۵۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۳ (BRT)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۲ (BRST)
وبگاه: www.inhacora.rs.gov.br
اینهاکورا (به پرتغالی: Inhacorá) یک منطقهٔ مسکونی در برزیل است که در ریو گرانده جنوبی واقع شده‌است. اینهاکورا ۱۱۴٫۱۱ کیلومتر مربع مساحت و ۲٬۲۱۵ نفر جمعیت دارد.
ایلیان ندکوف

| ایلیان ندکوف | ایلیان ندکوف |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۸ مارس ۱۹۵۸
ملیت: بلغارستان
ایلیان ندکوف (بلغاری: Илиян Недков؛ زادهٔ ۱۸ مارس ۱۹۵۸) جودوکار اهل بلغارستان بود.
اینیاکی گاستون

| مشخصات فردی | مشخصات فردی |
| --- | --- |
نام کامل: Iñaki Gastón Crespo
زاده: ۲۵ مهٔ ۱۹۶۳ ‏(۶۱ سال) بیلبائو، اسپانیا
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
تیم فعلی: Retired
نوع مسابقات: Road
نقش: Rider
نوع راندن: Climbing specialist
تیم(های) حرفه‌ای: تیم(های) حرفه‌ای
۱۹۸۴–۱۹۸۵: Reynolds
۱۹۸۶–۱۹۸۷: KAS
۱۹۸۸–۱۹۸۹: Kelme
۱۹۹۰–۱۹۹۳: CLAS-Cajastur
۱۹۹۴: Mapei
 :  
Infobox last updated on ۱۵ سپتامبر ۲۰۰۷: Infobox last updated on ۱۵ سپتامبر ۲۰۰۷
اینیاکی گاستون (اسپانیایی: Iñaki Gastón‎؛ زادهٔ ۲۵ مهٔ ۱۹۶۳) دوچرخه‌سوار اهل اسپانیا است. وی در مسابقات تور دو فرانس و جیرو دیتالیا شرکت کرده است.
شریته (مجموعه تلویزیونی)

| شریته | شریته |
| --- | --- |
ژانر: درام
سازنده: دوروته شون
نویسنده: دوروته شون سابین تور-ویدمن
کارگردان: زونکه وورتمان (فصل ۱) آنو زائول (فصل ۲)
سازنده موسیقی متن: مارتین لینگنو ایگمار سوبرکروب (فصل ۱) جان گورتلر هانا ون هوبنت (فصل ۲)
کشور سازنده: آلمان
زبان اصلی: آلمانی
شمار فصل‌ها: ۲
شمار قسمت‌ها: ۱۲
تولید: تولید
تهیه‌کننده‌های اجرایی: بنجامین بندیکت مارکوس برونمن نیکو هافمن سباستین ورنینگر
تهیه‌کننده‌ها: هنریته لیپولد میشل پاکورنی
فیلم‌برداری: هولی فینک
تدوین‌گران: بوریس گروماتسکی جولیا کارگ دیرک گرو
مدت: ۴۵ دقیقه
تولیدکننده‌ها: میا فیلم یو اف ای فیکشن
پخش: پخش
انتشار اولیه: ۲۱ مارس ۲۰۱۷ (۲۰۱۷-03-۲۱) – ۱۹ مارس ۲۰۱۹ (۲۰۱۹-03-۱۹)
پیوندهای بیرونی: پیوندهای بیرونی
وبگاه: وبگاه
شریته (به آلمانی: Charité) یک درام تلویزیونی آلمانی است. فصل اول آن به کارگردانی زونکه وورتمان ساخته شده و توسط برنده جایزه گریمه دوروته شون و سابین تور-ویدمن نوشت شده‌است. داستان این فصل در طول سال ۱۸۸۸ و سال‌های بعد از آن در بیمارستان خیریه مشهور شهر برلین «شاریته» اتفاق می‌افتد. این سریال در ۲۱ مارس ۲۰۱۷ در شبکه آلمانی داس ارسته و آوریل سال ۲۰۱۸ در نت‌فلیکس ایالات متحده آمریکا به نمایش درآمد.
فصل دوم این مجموعه در نوامبر ۲۰۱۷ به مرحله تولید رسید و اولین بار در فوریه ۲۰۱۹ در آلمان پخش شد. کارگردانی فصل دوم را آنو ساول و نویسندگی آن را دوروته شون و سابین تور-ویدمن بر عهده دارند. داستان دومین فصل بین سالهای ۱۹۴۳ تا ۱۹۴۵ اتفاق می‌افتد. به دلیل گذر زمان بین داستان دو فصل سریال، بازیگران جدیدی جایگزین بازیگران قبلی شدند. فصل دوم در اواسط سال ۲۰۱۹ با عنوان شریته در جنگ روی شبکه نتفلیکس آمریکای شمالی نمایش داده شد.
بازیگران > فصل اول

آلیسیا فون ریتبرگ
ماکسیمیلیان مایر-برت‌اشنایدر
توماس لویبل
یوستوس فون دونانی
ماتیاس کوبرلین
کریستوف باخ
ارنست اشتوتزنر
ماتیاس برنر
امیلیا شوله
لوکاس پریزور
بازیگران > فصل دوم

ماله اِمیده
اولریش نوتن
یانیک شومان
یاکوب ماتچنز
مارک هارلوف
پیتر کریمر
گویندگان(دوبله)

دوبله این فیلم در زمستان سال 1402 به مدیریت کریم بیانی و صدابرداری حسین حسنی فر در واحد دوبلاژ تلویزیون انجام شد و در نهایت از شبکه چهار پخش شد.
| بازیگر | نقش | دوبلور |
| --- | --- | --- |
| متیو کوبرلین | امیل برینگ | شروین قطعه ای |
| ماکسیمیلیان مایر-برت‌اشنایدر | جورج تیشندورف | سعید شیخ زاده |
| فیلیپ هوچمیر | پروفسور | خسرو شمشیرگران |
| جانیتور کروک | پروفسور کوخ | منوچهر زنده دل |
| هدویج فریبرگ | دوشیزه فرایبرگ | رزیتا یاراحمدی |
| ارنرست استونر | رادولف ویرچو | همت مومیوند |
| ماتیاس برنر | ارنست فون | امیر کسوری |
| یوسوکه یاماساکی | کیتاساتو شیباسا | امیر منوچهری |
| فون مینک ویتس | - | دانیال الیاسی |
| کامرت دیتریش | - | کریم بیانی |
:
قسمت‌ها

فصل اول این مجموعه دارای ۶ قسمت است.
فصل دوم آن با عنوان شریته در جنگ، شامل ۶ قسمت دیگر می‌باشد.
| فصل | فصل | قسمت‌ها | قسمت‌ها | روی آنتن رفته> اولین بار | روی آنتن رفته> آخرین بار |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  | ۱ | ۶ | ۶ | ۲۱ مارس ۲۰۱۷ (۲۰۱۷-03-۲۱) | ۱۸ آوریل ۲۰۱۷ (۲۰۱۷-04-۱۸) |
|  | ۲ | ۶ | ۶ | ۱۲ فوریه ۲۰۱۹ (۲۰۱۹-02-۱۲) | ۱۹ مارس ۲۰۱۹ (۲۰۱۹-03-۱۹) |
کلم (ورزقان)

| کلم | کلم |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور:  ایران
استان‌های ایران: استان آذربایجان شرقی
شهرستان‌های ایران: شهرستان ورزقان
بخش (تقسیمات کشوری): بخش مرکزی شهرستان ورزقان
تقسیمات کشوری در ایران: دهستان بکرآباد
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
کلم یکی از روستاهای استان آذربایجان شرقی است که دردهستان بکرآباد بخش مرکزی شهرستان ورزقان واقع شده‌است.این روستا بعداز تبدیل ورزقان به شهرستان از کلیبر جدا و به همراه تعدادی از روستاهای حسن اوو به ورزقان الحاق شد.خانواده‌های اسعدی از خاندان های مشهور حسن اوو از نوادگان اسعدخان آصف الدوله و فرزند دانشمند وی بنام میرزا احمدخان قوام العلوم می باشند که قرنهای متمادی مشعل دار علوم و معارف در منطقه قره داغ بودند، اصالتشان از این روستا است جمعیت این روستا در سال ۱۴۰۱(۲۰۲۲) بیش از ۱۰۰ نفر است
ایگووومیا

| ایگووومیا | ایگووومیا |
| --- | --- |
روستا: روستا
ایگووومیا: ایگووومیا
مختصات: ۵۰°۵′۲۰″ شمالی ۲۰°۱۴′۲۲″ شرقی﻿ / ﻿۵۰٫۰۸۸۸۹°شمالی ۲۰٫۲۳۹۴۴°شرقی﻿ / 50.08889; 20.23944: مختصات: ۵۰°۵′۲۰″ شمالی ۲۰°۱۴′۲۲″ شرقی﻿ / ﻿۵۰٫۰۸۸۸۹°شمالی ۲۰٫۲۳۹۴۴°شرقی﻿ / 50.08889; 20.23944
کشور:  لهستان
استان: استان لهستان کوچک‌تر
شهرستان: شهرستان کراکوف
گمینا: گمینا ایگووومیا-واوژنگچتسه
جمعیت: ۱٬۱۰۰
ایگووومیا (به لهستانی:  Igołomia) یک روستا در لهستان است که در گمینا ایگووومیا-واوژنگچتسه واقع شده‌است.
 ایگووومیا  ۱٬۱۰۰ نفر جمعیت دارد.
ایندی ده فرومه

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نام کامل: Indy de Vroome
کشور (ورزشی):  هلند
زادهٔ: Cromvoirt, Netherlands
جایزه(های) نقدی: $۵۶٬۱۴۰
تک‌نفره: تک‌نفره
نتیجه‌ها: ۷۳–۴۴
عنوان‌ها: 3 ITF
بالاترین رتبه: ۱۷۷ (۱۴ ژوئیه ۲۰۱۴)
رتبهٔ کنونی: ۱۹۸ (۱۸ اوت ۲۰۱۴)
نتایج تک‌نفرهٔ گرند اسلم: نتایج تک‌نفرهٔ گرند اسلم
آزاد استرالیا: —
آزاد فرانسه: Q2 (2014)
ویمبلدون: Q1 (2014)
آزاد آمریکا: Q1 (2014)
دونفره: دونفره
نتیجه‌ها: ۱۸–۴
عنوان‌ها: 3 ITF
بالاترین رتبه: ۳۷۳ (۱۴ آوریل ۲۰۱۴)
رتبهٔ کنونی: ۳۷۸ (۱۸ اوت ۲۰۱۴)
آخرین به‌روزرسانی: ۱۸ اوت ۲۰۱۴.: آخرین به‌روزرسانی: ۱۸ اوت ۲۰۱۴.
ایندی ده فرومه (انگلیسی: Indy de Vroome؛ زادهٔ ۲۱ مهٔ ۱۹۹۶) یک تنیس‌باز اهل هلند است.
ایلیان گاروف

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  Iliyan Strahilov Garov
زادروز:  ۸ ژانویهٔ ۱۹۸۴ ‏(۴۰ سال)
زادگاه:  پلوودیف
قد:  ۱٫۸۴ متر (۶ فوت ۰ اینچ)*
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  Levski Karlovo
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۰۰۰۰–۲۰۰۳:  Lokomotiv Plovdiv
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۳–۲۰۰۶ |  Lokomotiv Plovdiv |  ۳ |  (۰) |
| ۲۰۰۴–۲۰۰۵ |  ← Vidima-Rakovski (قرضی) |  ? |  (?) |
| ۲۰۰۵–۲۰۰۶ |  ← Spartak Plovdiv (قرضی) |  ۲۸ |  (۳) |
| ۲۰۰۶–۲۰۰۹ |  باشگاه فوتبال بوتو پلوودیو |  ۷۸ |  (۳) |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۴ |  باشگاه فوتبال لوکوموتیو صوفیه |  ۴۱ |  (۱) |
| ۲۰۱۴ |  باشگاه فوتبال ویکینگور |  ۳ |  (۰) |
| ۲۰۱۵ |  Marek Dupnitsa |  ۱۰ |  (۰) |
| ۲۰۱۵ |  Septemvri Sofia |  ۱۱ |  (۰) |
| ۲۰۱۶ |  Spartak Pleven |  ۱۲ |  (۰) |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۷ |  Oborishte |  ۲۴ |  (۰) |
| ۲۰۱۷–۲۰۱۸ |  باشگاه فوتبال آردا کاردزالی |  ? |  (?) |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  Gigant Saedinenie |  ? |  (?) |
| ۲۰۱۹– |  Levski Karlovo |  ۰ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۳۱ مه ۲۰۱۷. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۳۱ مه ۲۰۱۷. 
ایلیان گاروف (بلغاری: Илиян Страхилов Гаров؛ زادهٔ ۸ ژانویهٔ ۱۹۸۴) بازیکن فوتبال اهل بلغارستان است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده است می‌توان به باشگاه فوتبال بوتو پلوودیو، باشگاه فوتبال لوکوموتیو صوفیه، و باشگاه فوتبال ویکینگور اشاره کرد.
ایندژهوویوودا (روستا)

| ایندژهوویوودا (روستا) | ایندژهوویوودا (روستا) |
| --- | --- |
روستا: روستا
کشور:  بلغارستان
استان: استان بورگاس
شهرستان: شهرستان سوزوپول
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۲ (EET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۳ (EEST)
ایندژهوویوودا (به بلغاری: Indzhe Voivoda) یک منطقهٔ مسکونی در بلغارستان است که در شهرستان سوزوپول واقع شده‌است.
بارش شهابی آلفا قنطورسی

بارش شهابی آلفا قنطورسی بارشی شهابی است که هرساله در اوایل فوریه رخ می‌دهد. این بارش در سال ۱۹۶۹ کشف شد.
تشخیص به کمک کامپیوتر

برای کمک کامپیوتری در زمینه‌های دیگر پزشکی، سامانه تصمیم یار بالینی را ببینید.
با تشخیص (هوش مصنوعی) اشتباه گرفته نشود.
| تشخیص به کمک کامپیوتر | تشخیص به کمک کامپیوتر |
| --- | --- |
تشخیص پزشکی: تشخیص پزشکی
رادیوگرافی دست با استفاده از محاسبه خودکار عصر استخوان توسط نرم‌افزار کامپیوتری: رادیوگرافی دست با استفاده از محاسبه خودکار عصر استخوان توسط نرم‌افزار کامپیوتری
دلیل: تشخیص تصویرها به کمک کامپیوتر
شناسایی با کمک کامپیوتر (Computer-aided detection: CADe)، که به آن تشخیص با کمک کامپیوتر (Computer-aided diagnosis: CADx) نیز گفته می‌شود، سیستم‌هایی هستند که در تفسیر تصاویر پزشکی، به پزشکان یاری می‌رسانند. تکنیک‌های پرتو ایکس, ام‌آرآی، و سیستم‌های فراصوت، اطلاعات زیادی ایجاد می‌کنند که رادیولوژیست یا پزشک حرفه‌ای باید آن‌ها را در زمان کوتاهی تحلیل و ارزیابی کند. سیستم‌های CAD، تصاویر دیجیتال را به منظور تسهیل تصمیم‌گیری برای پزشک، پردازش کرده و بخش‌های مشکوک آن، مانند بیماری‌های احتمالی، را مشخص می‌کنند.
علاوه بر این، با ظهور تصویربرداری تمام-لغزشی (whole-slide imaging) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (machine learning algorithms) می‌توان در آینده از CAD در آسیب‌شناسی دیجیتال (digital pathology) بهره برد. تاکنون کاربرد آن تنها به سنجش کیفیت ایمن‌سازی (immunostaining) محدود شده، اما از آن می‌توان در استاندارد H&S stain نیز استفاده کرد.
CAD، یک تکنولوژی میان‌رشته بوده که هوش مصنوعی و بینایی ماشین را با پردازش تصاویر رادیولوژی و آسیب‌شناسی (pathology) ترکیب می‌کند. یکی از کاربردهای معمول آن، شناسایی تومور است. به‌طور مثال، در برخی بیمارستان‌ها از CAD برای معاینه‌های پزشکی پیشگیرانه در ماموگرافی (تشخیص سرطان پستان)، تشخیص پلیپ روده بزرگ و سرطان ریه استفاده می‌کنند.
معمولاً سیستم‌های شناسایی کامپیوتری (CADe) به نشانه گذاری ساختارها و بخش‌های مشکوک منحصر می‌شوند. سیستم‌های تشخیص کامپیوتری (CADx)، ساختارهای مشکوک را ارزیابی می‌کنند. برای مثال، در ماموگرافی، CAD، خوشه‌های microcalcification و ساختارهای پرچگال (hyperdense) را در بافت نرم علامت گذاری می‌کند که به رادیولوژیست امکان نتیجه‌گیری در مورد شرایط آسیب‌شناسی را می‌دهد. یکی دیگر از کاربردها، CADq است که اطلاعاتی همچون اندازه تومور یا رفتار تومور در برابر جذب متوسط را کمی می‌کند. رده‌بندی درمانی ساده با استفاده از کامپیوتر (Computer-aided simple triage: CAST) یکی دیگر از انواع CAD است که عمل تفسیر اولیه تمام خودکار و رده‌بندی مطالعات به دسته‌های معنی دار (برای مثال مثبت و منفی) را انجام می‌دهد. از CAST تنها می‌توان در تصاویر تشخیصی اورژانسی، که به تشخیص فوری شرایط بحرانی و تهدیدکننده زندگی نیاز داریم، استفاده کرد.
بیش از ۴۰ سال است که از CAD در محیط‌های پزشکی استفاده می‌شود؛ با این حال نمی‌توان آن را جایگزین پزشک یا متخصصان دیگر دانست و تنها نقش پشتیبانی را ایفا می‌کند. به‌طور کلی، متخصص (معمولاً یک رادیولوژیست) مسئول تفسیر نهایی تصویر پزشکی است. هدف بعضی از سیستم‌های CAD، شناسایی اولین نشانه‌های غیرطبیعی در انسان است که متخصص قادر به تشخیص آن‌ها نمی‌باشد؛ مانند رتینوپاتی دیابتی، تحریف ساختاری در ماموگرام، گره‌های شیشه ای در تصاویر CT قفسه سینه و ضایعات غیر پلیپی (مسطح) در کلونوگرافی CT.
موضوعات > روش‌شناسی

CAD اساساً از بازشناسی الگوی به شدت پیچیده استفاده می‌کند. تصاویر پرتو ایکس و سایر تصاویر برای یافتن ساختارهای مشکوک اسکن می‌شوند. به‌طور معمول برای بهینه کردن الگوریتم، چندین هزار تصویر مورد نیاز است. داده‌های تصاویر دیجیتال با فرمت دایکام در سرور CAD کپی شده و طی چندین مرحله، آماده‌سازی و تحلیل می‌شوند.
۱. پیش پردازش:
کاهش درست نماها (اشکالات در تصاویر)
کاهش نویز تصویر
سطح‌بندی (هماهنگ سازی) کیفیت تصاویر (بهبود کنتراست) برای از بین بردن شرایط پایه ای مختلف تصویر مانند تفاوت پارامترهای پرتودهی
فیلتر کردن
۲. تقطیع (segmentation):
شناسایی ساختارهای مختلف در تصویر مانند قلب، ریه، قفسه سینه، رگ‌های خونی و ضایعات احتمالی.
تطبیق با بانک اطلاعات آناتومیک
نمونه برداری از سطوح خاکستری در حجم دلخواه
۳. تحلیل ساختار/ ROI (ناحیه دلخواه): ویژگی‌های خاص هر یک از نواحی شناخته شده به‌طور جداگانه تحلیل می‌شود که این ویژگی‌ها از قرار زیر است:
میزان فشرده بودن
شکل، اندازه و محل قرارگیری
مراجعه به ساختارها/ROIهای نزدیک
بررسی میانگین سطوح خاکستری داخل یک ROI
متناسب کردن سطوح خاکستری با مرز ساختارهای داخل ROI
۴. ارزیابی/ طبقه‌بندی: پس از اینکه ساختار مورد تحلیل قرار گرفت، هر یک از ROIها به صورت جداگانه برای بررسی احتمال TP، ارزیابی می‌شوند. در ادامه نمونه‌هایی از الگوریتم‌های طبقه‌بندی ذکر خواهد شد:
قوانین نزدیکترین همسایه (به عنوان مثال، kامین همسایه نزدیک)
طبقه‌بندی حداقل فاصله (Minimum distance classifier)
طبقه‌بندی آبشاری
طبقه‌بندی بیزی ساده
شبکه عصبی مصنوعی
شبکه تابع پایه شعاعی (RBF)
ماشین بردار پشتیبانی (SVM)
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA)
در صورتی که ساختارهای شناسایی شده به حد آستانه مشخصی برسند، در تصویر علامت گذاری خواهند شد. این علامت گذاری‌ها، بسته به نوع سیستم CAD، به‌طور دائم یا موقت است. مزیت بعدی این است که تنها علامت گذاری‌های تاییدشده توسط رادیولوژیست ذخیره خواهد شد. علامت گذاری‌های غلط نباید ذخیره شود، زیرا معاینات بعدی را دشوار می‌کند.
موضوعات > حساسیت و ویژگی

سیستم‌های CAD، به دنبال علامت گذاری ساختارهای مشکوک هستند. در حال حاضر این سیستم‌ها قادر به شناسایی ۱۰۰٪ تغییرات پاتولوژیک نیستند. نرخ ضربه (حساسیت)، بسته به نوع سیستم و کاربرد آن می‌تواند بیش از ۹۰٪ باشد. به تشخیص‌های درست، مثبت واقعی (True Positive: TP) و به علامت گذاری نادرست بخش‌های سالم، مثبت کاذب (False Positive: FP) گفته می‌شود. هرچه میزان FPها کمتر باشد، نشان دهنده بالاتر بودن ویژگی (specificity) است. کم بودن ویژگی، مقبولیت سیستم CAD را کاهش می‌دهد، زیرا کاربر باید همه این تشخیص‌های نادرست را پیدا کند. در آزمایش‌هایی که برای بررسی کلی ریه هستند (CAD قفسه سینه)، می‌توان نرخ FP را به ۲ مورد در هر آزمایش کاهش داد. در سایر بخش‌ها (مثلاً آزمایش‌های CT ریه)، نرخ FP می‌تواند ۲۵ یا بیشتر باشد. در سیستم‌های CAST، به منظور رده‌بندی معنی دار مطالعات، نرخ FP باید بسیار کم باشد (کمتر از ۱ مورد در هر آزمایش).
موضوعات > نرخ شناسایی مطلق

نرخ شناسایی مطلق رادیولوژیست، معیاری جایگزین برای حساسیت و ویژگی است. به‌طور کلی، نتایج آزمایش‌های پزشکی در مورد حساسیت، ویژگی و نرخ شناسایی مطلق، به شدت متغیر می‌باشد. نتایج هر مطالعه وابسته به شرایط پایه ای آن بوده و باید بر اساس آن شرایط ارزیابی شود. مواد ذکر شده در ادامه، تأثیر زیادی دارد:
طراحی گذشته نگر (Retrospective) یا آینده نگر (prospective)
کیفیت تصاویر مورد استفاده
شرایط آزمایش اشعه ایکس
تجربه و آموزش رادیولوژیست
نوع ضایعه
اندازه ضایعه مورد نظر
کاربردها

از سیستم CAD می‌توان در تشخیص سرطان پستان، سرطان ریه، سرطان روده، سرطان پروستات، متاستاز استخوان، بیماری سرخرگ کرونری، نقص مادرزادی قلب، آسیب‌شناسی مغز، آلزایمر و رتینوپاتی دیابتی، استفاده کرد.
کاربردها > سرطان پستان

از CAD در غربالگری ماموگرافی (آزمایش x-ray سینه زنان) استفاده می‌شود. غربالگری ماموگرافی برای تشخیص زودهنگام سرطان پستان مورد استفاده قرار می‌گیرد. سیستم CAD به طبقه‌بندی تومورهای خوش‌خیم و بدخیم کمک می‌کند. این سیستم بیشتر در آمریکا و هلند به کار گرفته شده‌است. اولین سیستم CAD برای ماموگرافی، طی یک پروژه تحقیقاتی در دانشگاه شیکاگو ایجاد شد. امروزه، این سیستم توسط iCAD و Hologic ارائه می‌شود. سیستم‌های CAD، علی‌رغم برخورداری از حساسیت بالا، ویژگی (specificity) بسیار کمی دارند؛ این امر موجب نامشخص بودن مزایای استفاده از CAD می‌شود. در سال ۲۰۰۸، یک بررسی اصولی بر روی غربال‌گری ماموگرافی با استفاده از CAD به این نتیجه دست یافت که CAD نمی‌تواند اثر معنی داری بر نرخ تشخیص سرطان داشته باشد، اما نرخ recall (یعنی نرخ FP) را به صورت ناخواسته افزایش می‌دهد؛ با این حال، در مطالعات مختلف، ناهمگونی قابل توجهی را در تأثیر بر recall نشان داد.
علاوه بر این، روش‌هایی برای ارزیابی ماموگرافی بر اساس تصویربرداری رزونانس مغناطیسی نیز در دسترس است.
کاربردها > سرطان ریه

توموگرافی کامپیوتری (computed tomography) به همراه سیستم CAD سه بعدی، به عنوان روشی ثانویه در تشخیص سرطان ریه در نظر گرفته می‌شود. در این مورد، پایگاه داده‌ای با ۳۰۰۰ تصویر فراهم و بررسی شده‌است. با این روش، ضایعات گرد (سرطان ریه، متاستاز و تغییرات خوش‌خیم) با اندازه بزرگتر از ۱ میلی‌متر قابل شناسایی است. امروزه همه فروشندگان معروف سیستم‌های پزشکی این سیستم را پیشنهاد می‌کنند.
تشخیص زودهنگام سرطان ریه بسیار ارزشمند است. با این وجود تشخیص سرطان ریه در مراحل ابتدایی (مرحله ۱) بسیار دشوار است. ضایعات گرد با اندازه ۵–۱۰ میلی‌متر به آسانی نادیده گرفته می‌شوند. به کار بردن سیستم‌های CAD قفسه سینه، می‌تواند به شناسایی تغییرات کوچک کمک کند. تعدادی از محققان، سیستم CAD را برای شناسایی گره‌های ریه (ضایعات گرد کوچک‌تر از ۳۰ میلیمتر) در رادیوگرافی قفسه سینه و CT, و سیستم‌های CAD تشخیصی گره‌های ریه (مثلاً تمایز بین خوش‌خیم و بدخیم) در CT، توسعه دادند. تصویربرداری مجازی انرژی دوگانه (Virtual dual-energy imaging) عملکرد سیستم‌های CAD در رادیوگرافی قفسه سینه را بهبود بخشیده‌است.
کاربردها > سرطان روده

CAD برای تشخیص پولیپ‌های کولورکتال در کولون در کلونوگرافی سی تی موجود است. پلیپ‌ها رشد کمی داشته و از پوشش داخلی روده به وجود می‌آیند. CAD، پلیپ‌ها را از روی شکل برآمده آن‌ها تشخیص می‌دهد. برای جلوگیری از رخ دادن مثبت کاذب، CAD دیواره روده و چین‌های haustral را نادیده می‌گیرد.
کاربردها > بیماری عروق کرونر

CAD برای شناسایی خودکار بیماری های شریان کروناری در CT آنژیوگرافی کروناری (coronary CT angiography: CCTA) در دسترس است. [نیازمند منبع]
کاربردها > نقص مادرزادی قلب

شناسایی زودهنگام بیماری‌ها می‌تواند مرز بین مرگ و زندگی باشد. CADe را می‌توان از طریق گوش دادن با یک گوشی پزشکی دیجیتال (digital stethoscope) یا نرم‌افزارهای تخصصی انجام داد، که به آن شنود درمانی با کمک کامپیوتر (Computer-aided auscultation) نیز می‌گویند. با استفاده از این روش، مرمرها (Murmurs) یا صداهای غیرطبیعی قلب، که به علت جریان خون در قسمت معیوب قلب ایجاد می‌شوند را می‌توان با حساسیت و ویژگی بالایی شناسایی کرد. شنود درمانی با کمک کامپیوتر به نویز خارجی و صداهای بدن حساس بوده و در نتیجه برای صحت عملکرد به محیطی ساکت نیازمند است.
کاربردها > شناسایی آسیب های مغز

چپلوت، همکارانش اولین کسانی بودند که برای شناسایی آسیب‌های مغز از ضرایب تبدیل موجک گسسته (DWT) استفاده کردند. مایترا (Maitra) و چترجی (Chatterjee)، تبدیل اسلنتلت (Slantlet transform) را در این مورد به کار بردند که نسخه بهبود یافته DWT است. آن‌ها بردار ویژگی هر تصویر را، با در نظر گرفتن دامنه خروجی تبدیل اسلنتلت مربوط به شش موقعیت مکانی که مطابق منطقی خاص انتخاب شده بود، محاسبه کردند.
در سال ۲۰۱۰، ونگ (Wang) و وو (Wu) روشی مبتنی بر شبکه عصبی رو به جلو (forward neural network: FNN)، جهت تقسیم‌بندی تصاویر MR مغز به دو گروه عادی و غیرعادی، ارائه کردند. پارامترهای FNN توسط روش بهینه‌سازی خودکار گروه ذرات بی‌نظم (adaptive chaotic particle swarm optimization: ACPSO) بهینه شد. نتایج به دست آمده بر روی ۱۶۰ تصویر نشان داد که صحت این طبقه‌بندی ۹۸٫۷۵٪ بود.
در سال ۲۰۱۱، وو و ونگ روشی ارائه کردند که در آن از DWT برای استخراج ویژگی، از PCA برای کاهش بعد ویژگی و از FNN به همراه روش لانه زنبوری بی نظم ساختگی درجه‌بندی شده (scaled chaotic artificial bee colony: SCABC) به عنوان طبقه‌بند استفاده کردند.
در سال ۲۰۱۳، ساریتا (Saritha) و همکارانش نخستین افرادی بودند که برای شناسایی آسیب‌های مغز، آنتروپی ویولت (wavelet entropy: WE) را به کار بردند. علاوه بر این، ساریتا پیشنهاد کرد که از نمودارهای شبکه عنکبوتی استفاده کنند. پس از آن، ژانگ (Zhang) و همکارانش، ثابت کردند که حذف نمودارهای شبکه عنکبوتی، تأثیری بر عملکرد ندارد. روش جست جوی الگوهای ژنتیک، برای شناسایی مغز آسیب دیده از گروه کنترل، اعمال شد. صحت طبقه‌بندی این روش، ۹۵٫۱۸۸٪ گزارش شد. داس (Das) و همکارانش، از تبدیل ریپلت (Ripplet transform) استفاده کردند. ژانگ و همکارانش پیشنهاد استفاده از روش بهینه‌سازی گروه ذرات (paricle swarm optimization: PSO) را دادند. کلبخانی (Kalbkhani) و همکارانش استفاده از مدل GARCH را پیشنهاد کردند.
در سال ۲۰۱۴، الدحشان (El-Dahshan) و همکارانش از شبکه عصبی دو پالسی (pulse coupled neural network) استفاده کردند.
در سال ۲۰۱۵، ژو (Zhou) و همکارانش پیشنهاد دادند که طبقه‌بند Naïve Bayesian برای شناسایی آسیب‌های مغز استفاده شود.
کاربردها > بیماری آلزایمر

از سیستم‌های CAD می‌توان برای شناسایی موردهای آلزایمری یا مبتلا به اختلالات شناختی خفیف استفاده کرد.
در سال ۲۰۱۴، پادما (Padma) و همکارانش از ترکیب ویژگی‌های بافت آماری ویولت برای تقطیع و طبقه‌بندی تومورهای AD خوش‌خیم و بدخیم استفاده کردند. ژانگ و همکارانش دریافتند که صحت طبقه‌بند درخت تصمیم‌گیری ۸۰٪، با میانگین زمان محاسبه ۰٫۰۲۲ ثانیه برای هر طبقه‌بندی است.
Eigenbrain، یک ویژگی جدید مغز برای کمک به شناسایی AD، بر اساس تحلیل اجزای اصلی (Principal Component Analysis) یا تحلیل اجزای مستقل (Independent Component Analysis) است. ثابت شده‌است که SVM چندجمله ای، صحت خوبی دارد. KSVM چندجمله ای بهتر از SVM خطی و SVM کرنل RBF عمل می‌کند. روش‌های دیگر با نتایج قابل قبول شامل استفاده از تحلیل بافت (texture analysis), ویژگی‌های ریخت شناختی (morphological features), یا ویژگی‌های آماری درجه بالا می‌شود.
کاربردها > پزشکی هسته ای

سیستم CADx برای تصاویر پزشکی هسته ای در دسترس است. سیستم‌ها تجاری CADx برای تشخیص متاستاز استخوان در اسکن‌های کل بدن و بیماری‌های شریان کروناری در تصاویر تزریق وریدی قلب وجود دارند.
سیستم‌های شناسایی خودکار ضایعات با کمک کامپیوتر، با دارا بودن حساسیت بالا و نرخ قابل قبولی از شناسایی غلط ضایعات، مفید شناخته شده و احتمالاً در آینده برای کمک به تشخیص ضایعات استخوانی در پزشکی هسته ای به کار گرفته خواهدشد.
کاربردها > رتینوپاتی دیابتی

رتینوپاتی دیابتی، یکی از بیماری‌های شبکیه است که عمدتاً توسط تصاویر فوندوسکوپی تشخیص داده می‌شود. بیماران دیابتی در کشورهای صنعتی معمولاً در این شرایط تحت غربالگری منظم قرار می‌گیرند. برای تشخیص زودهنگام رگ‌های خونی غیرعادی شبکیه، از تصویر برداری استفاده می‌شود. تحلیل دستی این تصاویر، وقت گیر و غیرقابل اطمینان است. به منظور بالا بردن صحت، حساسیت و ویژگی روش تشخیص خودکار از CAD استفاده می‌شود. جایگزین کردن نیروی انسانی با سیستم‌های CAD می‌تواند ایمن و مقرون به صرفه باشد.
مراحل اصلی الگوریتم CAD شامل پیش پردازش، استخراج ویژگی و طبقه‌بندی است.