চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণ রোগ নির্ণয় এবং চিকিত্সা একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। মেশিন লার্নিং (ML) কৌশল ব্যবহার করে এই প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করার ক্ষমতা স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের আরও দ্রুত কিছু ক্যান্সার, করোনারি রোগ এবং চক্ষু সংক্রান্ত অবস্থার নির্ণয় করতে দেয়। যাইহোক, এই ক্ষেত্রে চিকিত্সক এবং গবেষকদের মুখোমুখি হওয়া মূল চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল চিত্র শ্রেণীবিভাগের জন্য এমএল মডেল তৈরির সময়সাপেক্ষ এবং জটিল প্রকৃতি। ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলির জন্য কোডিং দক্ষতা এবং এমএল অ্যালগরিদমগুলির ব্যাপক জ্ঞানের প্রয়োজন, যা অনেক স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের জন্য একটি বাধা হতে পারে।
এই ফাঁক মোকাবেলা করার জন্য, আমরা ব্যবহার আমাজন সেজমেকার ক্যানভাস, একটি ভিজ্যুয়াল টুল যা মেডিকেল ক্লিনিশিয়ানদের কোডিং বা বিশেষ জ্ঞান ছাড়াই এমএল মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে দেয়। এই ব্যবহারকারী-বান্ধব পদ্ধতিটি এমএল-এর সাথে যুক্ত খাড়া শেখার বক্ররেখা দূর করে, যা চিকিত্সকদের তাদের রোগীদের উপর ফোকাস করার জন্য মুক্ত করে।
Amazon SageMaker Canvas ML মডেল তৈরি করার জন্য একটি ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ইন্টারফেস প্রদান করে। চিকিত্সকরা যে ডেটা ব্যবহার করতে চান তা নির্বাচন করতে পারেন, পছন্দসই আউটপুট নির্দিষ্ট করতে পারেন এবং তারপরে দেখতে পারেন যে এটি মডেলটিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দেয়। একবার মডেল প্রশিক্ষিত হলে, এটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করে।
এই পদ্ধতিটি চিকিৎসা ক্লিনিশিয়ানদের জন্য আদর্শ যারা তাদের রোগ নির্ণয় এবং চিকিত্সার সিদ্ধান্তগুলি উন্নত করতে ML ব্যবহার করতে চান। অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাসের সাথে, তারা এমএল বিশেষজ্ঞ হওয়ার প্রয়োজন ছাড়াই তাদের রোগীদের সাহায্য করার জন্য এমএল-এর শক্তি ব্যবহার করতে পারে।
মেডিকেল ইমেজ শ্রেণীবিভাগ সরাসরি রোগীর ফলাফল এবং স্বাস্থ্যসেবা দক্ষতা প্রভাবিত করে। চিকিৎসা চিত্রগুলির সময়মত এবং সঠিক শ্রেণীবিভাগ রোগের প্রাথমিক সনাক্তকরণের অনুমতি দেয় যা কার্যকর চিকিত্সা পরিকল্পনা এবং পর্যবেক্ষণে সহায়তা করে। অধিকন্তু, অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাসের মতো অ্যাক্সেসযোগ্য ইন্টারফেসের মাধ্যমে ML-এর গণতন্ত্রীকরণ, স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের একটি বিস্তৃত পরিসরকে সক্ষম করে, যার মধ্যে বিস্তৃত প্রযুক্তিগত ব্যাকগ্রাউন্ড ছাড়াই, চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে অবদান রাখতে পারে। এই অন্তর্ভুক্তিমূলক পদ্ধতি সহযোগিতা এবং জ্ঞান ভাগাভাগি করে এবং শেষ পর্যন্ত স্বাস্থ্যসেবা গবেষণা এবং উন্নত রোগীর যত্নে অগ্রগতির দিকে নিয়ে যায়।
এই পোস্টে, আমরা চিকিৎসা চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার ক্ষেত্রে Amazon SageMaker ক্যানভাসের ক্ষমতাগুলি অন্বেষণ করব, এর সুবিধাগুলি নিয়ে আলোচনা করব এবং বাস্তব-বিশ্বের ব্যবহারের ক্ষেত্রে হাইলাইট করব যা চিকিৎসা নির্ণয়ের উপর এর প্রভাব প্রদর্শন করে।
ব্যবহারের ক্ষেত্রে
স্কিন ক্যান্সার একটি গুরুতর এবং সম্ভাব্য প্রাণঘাতী রোগ, এবং এটি যত তাড়াতাড়ি সনাক্ত করা যায়, সফল চিকিত্সার জন্য তত ভাল সুযোগ রয়েছে। পরিসংখ্যানগতভাবে, ত্বকের ক্যান্সার (যেমন বেসাল এবং স্কোয়ামাস সেল কার্সিনোমাস) সবচেয়ে সাধারণ ক্যান্সারের একটি এবং কয়েক হাজার মৃত্যুর দিকে পরিচালিত করে বিশ্বব্যাপী প্রত্যেক বছর. এটি ত্বকের কোষের অস্বাভাবিক বৃদ্ধির মাধ্যমে নিজেকে প্রকাশ করে।
যাইহোক, প্রাথমিক রোগ নির্ণয় মারাত্মকভাবে পুনরুদ্ধারের সম্ভাবনা বৃদ্ধি করে। অধিকন্তু, এটি অস্ত্রোপচার, রেডিওগ্রাফিক, বা কেমোথেরাপিউটিক থেরাপিগুলিকে অপ্রয়োজনীয় বা তাদের সামগ্রিক ব্যবহার কমিয়ে দিতে পারে, যা স্বাস্থ্যসেবা খরচ কমাতে সাহায্য করে।
ত্বকের ক্যান্সার নির্ণয়ের প্রক্রিয়াটি ডার্মোস্কোপি [1] নামে একটি পদ্ধতি দিয়ে শুরু হয়, যা ত্বকের ক্ষতগুলির সাধারণ আকৃতি, আকার এবং রঙের বৈশিষ্ট্যগুলি পরিদর্শন করে। সন্দেহজনক ক্ষতগুলি তারপরে ক্যান্সার কোষের ধরন নিশ্চিত করার জন্য আরও নমুনা এবং হিস্টোলজিকাল পরীক্ষা করা হয়। চিকিত্সকরা ত্বকের ক্যান্সার সনাক্ত করতে একাধিক পদ্ধতি ব্যবহার করেন, ভিজ্যুয়াল সনাক্তকরণ থেকে শুরু করে। আমেরিকান সেন্টার ফর দ্য স্টাডি অফ ডার্মাটোলজি মেলানোমার সম্ভাব্য আকারের জন্য একটি গাইড তৈরি করেছে, যাকে বলা হয় এ বি সি ডি (অসমতা, সীমানা, রঙ, ব্যাস) এবং রোগের প্রাথমিক স্ক্রীনিংয়ের জন্য ডাক্তাররা ব্যবহার করেন। যদি একটি সন্দেহজনক ত্বকের ক্ষত পাওয়া যায়, তাহলে ডাক্তার ত্বকে দৃশ্যমান ক্ষতটির একটি বায়োপসি নেন এবং একটি সৌম্য বা ম্যালিগন্যান্ট রোগ নির্ণয়ের জন্য এবং ত্বকের ক্যান্সারের প্রকারের জন্য এটি মাইক্রোস্কোপিকভাবে পরীক্ষা করেন। কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলি সন্দেহজনক মোল বা ক্ষত সনাক্ত করতে সাহায্য করতে একটি মূল্যবান ভূমিকা পালন করতে পারে, যা আগে এবং আরও সঠিক নির্ণয় সক্ষম করে।
একটি ক্যান্সার শনাক্তকরণ মডেল তৈরি করা একটি বহু-পদক্ষেপ প্রক্রিয়া, যা নীচে বর্ণিত হয়েছে:
- বিভিন্ন ধরনের ক্যান্সারজনিত বা প্রাক-ক্যানসারাস ক্ষত সহ সুস্থ ত্বক এবং ত্বক থেকে চিত্রগুলির একটি বড় ডেটাসেট সংগ্রহ করুন। নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করতে এই ডেটাসেটটি সাবধানে কিউরেট করা দরকার।
- ছবিগুলিকে প্রিপ্রসেস করতে কম্পিউটার ভিশন কৌশলগুলি ব্যবহার করুন এবং স্বাস্থ্যকর এবং ক্যান্সারযুক্ত ত্বকের মধ্যে পার্থক্য করার জন্য প্রাসঙ্গিক নিষ্কাশন করুন।
- বিভিন্ন ত্বকের ধরনগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে মডেলটিকে শেখানোর জন্য তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে প্রি-প্রসেস করা চিত্রগুলিতে একটি এমএল মডেলকে প্রশিক্ষণ দিন।
- নির্ভুলতা এবং রিকলের মতো বিভিন্ন মেট্রিক্স ব্যবহার করে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করুন, এটি নিশ্চিত করতে যে এটি ক্যান্সারযুক্ত ত্বককে সঠিকভাবে সনাক্ত করে এবং মিথ্যা ইতিবাচককে কম করে।
- মডেলটিকে একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব টুলে একীভূত করুন যা ত্বকের ক্যান্সার সনাক্তকরণ এবং নির্ণয়ের জন্য চর্মরোগ বিশেষজ্ঞ এবং অন্যান্য স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে।
সামগ্রিকভাবে, স্ক্র্যাচ থেকে একটি ত্বকের ক্যান্সার সনাক্তকরণ মডেল তৈরির প্রক্রিয়ার জন্য সাধারণত উল্লেখযোগ্য সংস্থান এবং দক্ষতার প্রয়োজন হয়। এখানেই Amazon SageMaker Canvas 2 - 5 ধাপের জন্য সময় এবং প্রচেষ্টাকে সহজ করতে সাহায্য করতে পারে৷
সমাধান ওভারভিউ
কোনো কোড না লিখে একটি স্কিন ক্যান্সার কম্পিউটার ভিশন মডেল তৈরির প্রদর্শন করতে, আমরা হার্ভার্ড ডেটাভার্স দ্বারা প্রকাশিত একটি ডার্মাটোস্কোপি স্কিন ক্যান্সার ইমেজ ডেটাসেট ব্যবহার করি। আমরা ডেটাসেট ব্যবহার করি, যা এখানে পাওয়া যাবে এইচএএম 10000 এবং 10,015টি ডার্মাটোস্কোপিক ইমেজ নিয়ে গঠিত, একটি স্কিন ক্যান্সার ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরি করতে যা স্কিন ক্যান্সার ক্লাসের পূর্বাভাস দেয়। ডেটাসেট সম্পর্কে কয়েকটি মূল পয়েন্ট:
- ডেটাসেটটি একাডেমিক ML উদ্দেশ্যে একটি প্রশিক্ষণ সেট হিসাবে কাজ করে।
- এটি পিগমেন্টেড ক্ষতগুলির ক্ষেত্রে সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ ডায়াগনস্টিক বিভাগের একটি প্রতিনিধি সংগ্রহ অন্তর্ভুক্ত করে।
- ডেটাসেটের কয়েকটি বিভাগ হল: অ্যাক্টিনিক কেরাটোসেস এবং ইন্ট্রাপিথেলিয়াল কার্সিনোমা / বোয়েনস ডিজিজ (আকিয়েক), বেসাল সেল কার্সিনোমা (বিসিসি), বেনাইন কেরাটোসিস-জাতীয় ক্ষত (সৌর লেন্টিজিনস / সেবোরিক কেরাটোসেস এবং লাইকেন-প্লানাস যেমন কেরাটোসেস), ডিক্লোমাটোসেস ডিএফ), মেলানোমা (মেল), মেলানোসাইটিক নেভি (এনভি) এবং ভাস্কুলার ক্ষত (এনজিওমাস, অ্যাঞ্জিওকেরাটোমাস, পাইজেনিক গ্রানুলোমাস এবং রক্তক্ষরণ, ভাস্ক)
- ডেটাসেটের 50% এর বেশি ক্ষত হিস্টোপ্যাথলজি (হিস্টো) এর মাধ্যমে নিশ্চিত করা হয়।
- বাকি মামলার গ্রাউন্ড ট্রুথ ফলো-আপ পরীক্ষার মাধ্যমে নির্ধারিত হয় (
follow_up
), বিশেষজ্ঞ ঐক্যমত্য (ঐক্যমত্য), বা দ্বারা নিশ্চিতকরণ ভিভোতে কনফোকাল মাইক্রোস্কোপি (কনফোকাল)। - ডেটাসেটে একাধিক ছবি সহ ক্ষত রয়েছে, যা ব্যবহার করে ট্র্যাক করা যেতে পারে
lesion_id
মধ্যে কলামHAM10000_metadata
ফাইল.
আমরা অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাস ব্যবহার করে কোনো কোড না লিখে একাধিক স্কিন ক্যান্সার বিভাগের জন্য ইমেজ শ্রেণীবিভাগকে কীভাবে সহজ করা যায় তা দেখাই। ত্বকের ক্ষতের একটি চিত্র দেওয়া হলে, সেজমেকার ক্যানভাস চিত্র শ্রেণীবিভাগ স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি চিত্রকে সৌম্য বা সম্ভাব্য ক্যান্সারে শ্রেণীবদ্ধ করে।
পূর্বশর্ত
- একটি অ্যাক্সেস ডেস্কটপ AWS পদক্ষেপ বিভাগে বর্ণিত সংস্থানগুলি তৈরি করার অনুমতি সহ অ্যাকাউন্ট।
- একটি AWS আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (AWS IAM) ব্যবহারকারী Amazon SageMaker ব্যবহার করার সম্পূর্ণ অনুমতি সহ।
walkthrough
- সেজমেকার ডোমেন সেট আপ করুন
- নির্দেশিত পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করে একটি Amazon SageMaker ডোমেন তৈরি করুন এখানে.
- ডাউনলোড এইচএএম 10000 ডেটাসেট
- সেট আপ ডেটাসেট
- একটি আমাজন সাধারণ স্টোরেজ পরিষেবা তৈরি করুন (আমাজন S3) একটি অনন্য নাম সঙ্গে বালতি, যা
image-classification-<ACCOUNT_ID>
যেখানে ACCOUNT_ID হল আপনার অনন্য AWS অ্যাকাউন্ট নম্বর। - এই বালতিতে দুটি ফোল্ডার তৈরি করুন:
training-data
এবংtest-data
. - প্রশিক্ষণ-ডেটার অধীনে, ডেটাসেটে চিহ্নিত প্রতিটি ত্বকের ক্যান্সার বিভাগের জন্য সাতটি ফোল্ডার তৈরি করুন:
akiec
,bcc
,bkl
,df
,mel
,nv
, এবংvasc
. - ডেটাসেটে একাধিক ছবি সহ ক্ষত রয়েছে, যা দ্বারা ট্র্যাক করা যেতে পারে
lesion_id-column
মধ্যেHAM10000_metadata
ফাইল ব্যবহার করেlesion_id-column
, সঠিক ফোল্ডারে সংশ্লিষ্ট ছবিগুলি অনুলিপি করুন (অর্থাৎ, আপনি প্রতিটি শ্রেণীবিভাগের জন্য 100টি ছবি দিয়ে শুরু করতে পারেন)।
- একটি আমাজন সাধারণ স্টোরেজ পরিষেবা তৈরি করুন (আমাজন S3) একটি অনন্য নাম সঙ্গে বালতি, যা
- Amazon SageMaker ক্যানভাস ব্যবহার করুন
- যান আমাজন সেজমেকার কনসোলে পরিষেবা এবং নির্বাচন করুন ক্যানভাস তালিকা থেকে একবার আপনি ক্যানভাস পৃষ্ঠায়, অনুগ্রহ করে নির্বাচন করুন ক্যানভাস খুলুন বোতাম.
- একবার আপনি ক্যানভাস পৃষ্ঠায়, নির্বাচন করুন আমার মডেল এবং তারপর নির্বাচন করুন নতুন মডেল আপনার স্ক্রিনের ডানদিকে।
- একটি নতুন পপ-আপ উইন্ডো খোলে, যেখানে আমরা নাম রাখি image_classify মডেলের নাম হিসাবে এবং এর অধীনে চিত্র বিশ্লেষণ নির্বাচন করুন সমস্যার ধরণ.
- ডেটাসেট আমদানি করুন
- পরবর্তী পৃষ্ঠায়, অনুগ্রহ করে নির্বাচন করুন ডেটাসেট তৈরি করুন এবং পপ-আপ বক্সে ডেটাসেটের নাম দিন image_classify এবং নির্বাচন করুন সৃষ্টি বোতাম.
- পরবর্তী পৃষ্ঠায়, পরিবর্তন করুন তথ্য উৎস থেকে আমাজন S3. এছাড়াও আপনি সরাসরি ছবি আপলোড করতে পারেন (যেমন, স্থানীয় আপলোড).
- যখন আপনি নির্বাচন করুন আমাজন S3, আপনি আপনার অ্যাকাউন্টে উপস্থিত বালতিগুলির তালিকা পাবেন৷ প্যারেন্ট বাকেটটি নির্বাচন করুন যা ডেটাসেটটিকে সাবফোল্ডারে ধারণ করে (যেমন, image-classify-2023 এবং নির্বাচন করুন তথ্য আমদানি বোতাম এটি অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাসকে ফোল্ডারের নামের উপর ভিত্তি করে ছবিগুলিকে দ্রুত লেবেল করার অনুমতি দেয়৷
- একবার, ডেটাসেটটি সফলভাবে আমদানি করা হলে, আপনি স্ট্যাটাস কলামে মান পরিবর্তন দেখতে পাবেন প্রস্তুত থেকে প্রসেসিং.
- এখন নির্বাচন করে আপনার ডেটাসেট নির্বাচন করুন ডেটাসেট নির্বাচন করুন আপনার পৃষ্ঠার নীচে।
- আপনার মডেল তৈরি করুন
- উপরে নির্মাণ করা পৃষ্ঠা, আপনি Amazon S3 এ ফোল্ডারের নাম অনুসারে আপনার ডেটা আমদানি করা এবং লেবেলযুক্ত দেখতে হবে।
- নির্বাচন করুন দ্রুত বিল্ড বোতাম (অর্থাৎ, নিম্নলিখিত ছবিতে লাল-হাইলাইট করা বিষয়বস্তু) এবং আপনি মডেলটি তৈরি করার জন্য দুটি বিকল্প দেখতে পাবেন। প্রথম এক হল দ্রুত বিল্ড এবং দ্বিতীয়টি হচ্ছে স্ট্যান্ডার্ড বিল্ড. নাম অনুসারে দ্রুত বিল্ড বিকল্পটি নির্ভুলতার উপর গতি প্রদান করে এবং মডেলটি তৈরি করতে প্রায় 15 থেকে 30 মিনিট সময় লাগে। স্ট্যান্ডার্ড বিল্ড গতির চেয়ে নির্ভুলতাকে অগ্রাধিকার দেয়, মডেল বিল্ডিং সম্পূর্ণ হতে 45 মিনিট থেকে 4 ঘন্টা সময় নেয়। স্ট্যান্ডার্ড বিল্ড হাইপারপ্যারামিটারের বিভিন্ন সংমিশ্রণ ব্যবহার করে পরীক্ষা চালায় এবং ব্যাকএন্ডে অনেক মডেল তৈরি করে (সেজমেকার অটোপাইলট কার্যকারিতা ব্যবহার করে) এবং তারপর সেরা মডেল বেছে নেয়।
- নির্বাচন করা স্ট্যান্ডার্ড বিল্ড মডেল নির্মাণ শুরু করতে। এটি সম্পূর্ণ হতে প্রায় 2-5 ঘন্টা সময় লাগে।
- মডেল নির্মাণ সম্পূর্ণ হলে, আপনি চিত্র 11-এ দেখানো হিসাবে একটি আনুমানিক নির্ভুলতা দেখতে পাবেন।
- আপনি যদি নির্বাচন করুন স্কোরিং ট্যাব, এটি আপনাকে মডেল নির্ভুলতার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে। এছাড়াও, আমরা নির্বাচন করতে পারেন উন্নত মেট্রিক্স উপর বোতাম স্কোরিং নির্ভুলতা, প্রত্যাহার, এবং F1 স্কোর দেখতে ট্যাব (নির্ভুলতার একটি সুষম পরিমাপ যা ক্লাস ব্যালেন্সকে বিবেচনায় নেয়)।
- Amazon SageMaker ক্যানভাস আপনাকে যে উন্নত মেট্রিকগুলি দেখায় তা নির্ভর করে আপনার মডেল আপনার ডেটাতে সাংখ্যিক, শ্রেণীবদ্ধ, চিত্র, পাঠ্য বা সময় সিরিজের পূর্বাভাসগুলি সম্পাদন করে কিনা তার উপর। এই ক্ষেত্রে, আমরা বিশ্বাস করি যে প্রত্যাহার নির্ভুলতার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ কারণ ক্যান্সার সনাক্তকরণ অনুপস্থিত সঠিক সনাক্তকরণের চেয়ে অনেক বেশি বিপজ্জনক। শ্রেণীগত ভবিষ্যদ্বাণী, যেমন 2-শ্রেণীর ভবিষ্যদ্বাণী বা 3-শ্রেণীর ভবিষ্যদ্বাণী, শ্রেণীবিভাগের গাণিতিক ধারণাকে বোঝায়। দ্য উন্নত মেট্রিক রিকল হল প্রকৃত ধনাত্মক (TP + মিথ্যা নেতিবাচক) এর মধ্যে সত্য ইতিবাচকের (TP) ভগ্নাংশ। এটি ইতিবাচক দৃষ্টান্তগুলির অনুপাত পরিমাপ করে যা সঠিকভাবে মডেল দ্বারা ইতিবাচক হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছিল। এই উল্লেখ করুন Amazon SageMaker ক্যানভাসের উন্নত মেট্রিক্সের মধ্যে একটি গভীর ডুব অগ্রিম মেট্রিক্সে গভীর ডুব দেওয়ার জন্য।
এটি অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাসে মডেল তৈরির ধাপটি সম্পূর্ণ করে।
- আপনার মডেল পরীক্ষা করুন
- আপনি এখন চয়ন করতে পারেন ভবিষ্যদ্বাণী করা বোতাম, যা আপনাকে নিয়ে যাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা পৃষ্ঠা, যেখানে আপনি আপনার নিজের ছবি আপলোড করতে পারেন একক ভবিষ্যদ্বাণী or ব্যাচ ভবিষ্যদ্বাণী. আপনার পছন্দের বিকল্পটি সেট করুন এবং নির্বাচন করুন আমদানি আপনার ইমেজ আপলোড এবং মডেল পরীক্ষা.
- এর একটি একক ইমেজ ভবিষ্যদ্বাণী করে শুরু করা যাক. আপনি আছে নিশ্চিত করুন একক ভবিষ্যদ্বাণী এবং নির্বাচন করুন ইমেজ আমদানি করুন. এটি আপনাকে একটি ডায়ালগ বক্সে নিয়ে যায় যেখান থেকে আপনি আপনার ছবি আপলোড করতে পারেন৷ আমাজন S3, অথবা একটি করুন স্থানীয় আপলোড. আমাদের ক্ষেত্রে, আমরা নির্বাচন করি আমাজন S3 এবং আমাদের ডিরেক্টরিতে ব্রাউজ করুন যেখানে আমাদের পরীক্ষার ছবি আছে এবং যেকোন ছবি নির্বাচন করুন। তারপর সিলেক্ট করুন তথ্য আমদানি.
- একবার নির্বাচিত হলে, আপনি স্ক্রীনটি দেখতে পাবেন ভবিষ্যদ্বাণী ফলাফল তৈরি করা হচ্ছে. নীচে দেখানো হিসাবে আপনি কয়েক মিনিটের মধ্যে আপনার ফলাফল পাওয়া উচিত.
- এখন ব্যাচ ভবিষ্যদ্বাণী চেষ্টা করা যাক. নির্বাচন করুন ব্যাচ ভবিষ্যদ্বাণী অধীনে ভবিষ্যদ্বাণী চালান এবং নির্বাচন করুন নতুন ডেটাসেট আমদানি করুন বোতাম এবং নাম দিন ব্যাচের পূর্বাভাস এবং আঘাত সৃষ্টি বোতাম.
- পরবর্তী উইন্ডোতে, নিশ্চিত করুন যে আপনি Amazon S3 আপলোড নির্বাচন করেছেন এবং যে ডিরেক্টরিতে আমাদের পরীক্ষা সেট আছে সেখানে ব্রাউজ করুন এবং নির্বাচন করুন তথ্য আমদানি বোতাম.
- একবার ইমেজ আছে প্রস্তুত স্থিতি, তৈরি করা ডেটাসেটের জন্য রেডিও বোতাম নির্বাচন করুন এবং ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করুন নির্বাচন করুন। এখন, আপনি ব্যাচ পূর্বাভাস ব্যাচের অবস্থা দেখতে হবে ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করা হচ্ছে. ফলাফলের জন্য কয়েক মিনিট অপেক্ষা করা যাক।
- একবার স্ট্যাটাস ইন প্রস্তুত রাজ্যে, ডেটাসেটের নামটি চয়ন করুন যা আপনাকে আমাদের সমস্ত চিত্রের বিশদ পূর্বাভাস দেখানো একটি পৃষ্ঠায় নিয়ে যায়।
- ব্যাচ ভবিষ্যদ্বাণীর আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল ফলাফলগুলি যাচাই করতে সক্ষম হওয়া এবং আরও ব্যবহার বা ভাগ করে নেওয়ার জন্য একটি জিপ বা সিএসভি ফাইলে ভবিষ্যদ্বাণী ডাউনলোড করতে সক্ষম হওয়া।
এটির মাধ্যমে আপনি সফলভাবে একটি মডেল তৈরি করতে, প্রশিক্ষণ দিতে এবং অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাসের সাথে এর ভবিষ্যদ্বাণী পরীক্ষা করতে সক্ষম হয়েছেন।
পরিষ্কার আপ
বেছে নিন লগ আউট এর ব্যবহার বন্ধ করতে অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাস অ্যাপ্লিকেশন থেকে লগ আউট করতে বাম নেভিগেশন ফলকে সেজমেকার ক্যানভাস ওয়ার্কস্পেস ইনস্ট্যান্স ঘন্টা এবং সমস্ত সম্পদ ছেড়ে দিন।
তলব
[১]ফ্রাইওয়ান এম, ফাউরি ই। ডিপ ট্রান্সফার লার্নিং ব্যবহার করে ত্বকের ক্যান্সারের স্বয়ংক্রিয় সনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবিভাগের উপর. সেন্সর (ব্যাসেল)। 2022 জুন 30;22(13):4963। doi: 10.3390/s22134963. PMID: 35808463; PMCID: PMC9269808।
উপসংহার
এই পোস্টে, আমরা আপনাকে দেখিয়েছি কিভাবে এমএল কৌশল ব্যবহার করে চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণ ত্বকের ক্যান্সার নির্ণয়কে ত্বরান্বিত করতে পারে এবং অন্যান্য রোগ নির্ণয়ের ক্ষেত্রে এর প্রযোজ্যতা। যাইহোক, ইমেজ শ্রেণীবিভাগের জন্য ML মডেলগুলি তৈরি করা প্রায়শই জটিল এবং সময়সাপেক্ষ, কোডিং দক্ষতা এবং ML জ্ঞান প্রয়োজন। অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাস একটি ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস প্রদান করে এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করেছে যা কোডিং বা বিশেষ এমএল দক্ষতার প্রয়োজনীয়তা দূর করে। এটি স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের একটি খাড়া শেখার বক্ররেখা ছাড়াই এমএল ব্যবহার করার ক্ষমতা দেয়, তাদের রোগীর যত্নে ফোকাস করার অনুমতি দেয়।
ক্যান্সার শনাক্তকরণ মডেল তৈরির ঐতিহ্যগত প্রক্রিয়াটি কষ্টকর এবং সময়সাপেক্ষ। এটিতে একটি কিউরেটেড ডেটাসেট সংগ্রহ করা, চিত্রগুলিকে প্রিপ্রসেস করা, একটি এমএল মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা এবং এটিকে স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের জন্য একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব সরঞ্জামে সংহত করা জড়িত। অ্যামাজন সেজমেকার ক্যানভাস প্রি-প্রসেসিং থেকে ইন্টিগ্রেশন পর্যন্ত ধাপগুলিকে সরল করেছে, যা ত্বকের ক্যান্সার সনাক্তকরণ মডেল তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং প্রচেষ্টাকে হ্রাস করেছে।
এই পোস্টে, আমরা আমাজন সেজমেকার ক্যানভাসের শক্তিশালী ক্ষমতাগুলিকে চিকিত্সা চিত্রগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে, এর সুবিধার উপর আলোকপাত করতে এবং বাস্তব-বিশ্বের ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপস্থাপন করেছি যা চিকিৎসা নির্ণয়ের উপর এর গভীর প্রভাব প্রদর্শন করে। এই ধরনের একটি বাধ্যতামূলক ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমরা অন্বেষণ করেছি তা হল ত্বকের ক্যান্সার সনাক্তকরণ এবং কীভাবে প্রাথমিক রোগ নির্ণয় প্রায়শই চিকিত্সার ফলাফলকে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে এবং স্বাস্থ্যসেবা খরচ কমায়।
এটা স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে মডেলের নির্ভুলতা বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে, যেমন প্রশিক্ষণের ডেটাসেটের আকার এবং নির্দিষ্ট ধরণের মডেল নিয়োগ করা হয়। এই ভেরিয়েবলগুলি শ্রেণীবিভাগের ফলাফলের কার্যকারিতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নির্ধারণে একটি ভূমিকা পালন করে।
Amazon SageMaker ক্যানভাস একটি অমূল্য হাতিয়ার হিসেবে কাজ করতে পারে যা স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের রোগ নির্ণয় করতে সাহায্য করে অধিক নির্ভুলতা এবং দক্ষতার সাথে। যাইহোক, এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে এটি স্বাস্থ্যসেবা পেশাদারদের দক্ষতা এবং রায় প্রতিস্থাপন করার উদ্দেশ্যে নয়। বরং, এটি তাদের ক্ষমতা বৃদ্ধি করে এবং আরও সুনির্দিষ্ট এবং সমীচীন রোগ নির্ণয় সক্ষম করে তাদের ক্ষমতায়ন করে। সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ায় মানব উপাদান অপরিহার্য, এবং আমাজন সেজমেকার ক্যানভাস সহ স্বাস্থ্যসেবা পেশাদার এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সরঞ্জামগুলির মধ্যে সহযোগিতা সর্বোত্তম রোগীর যত্ন প্রদানের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।
লেখক সম্পর্কে
রমাকান্ত জোশী একজন AWS সলিউশন আর্কিটেক্ট, বিশ্লেষণ এবং সার্ভারহীন ডোমেনে বিশেষজ্ঞ। সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং হাইব্রিড আর্কিটেকচারে তার একটি পটভূমি রয়েছে এবং গ্রাহকদের তাদের ক্লাউড আর্কিটেকচারের আধুনিকীকরণে সাহায্য করার বিষয়ে তিনি উত্সাহী৷
জ্যাক ওয়েন মেশিন লার্নিং, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এবং ডিপ লার্নিং-এর প্রতি আবেগের দ্বারা চালিত AWS-এর একজন সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি ক্লাউডে আধুনিকীকরণ এবং মাপযোগ্য স্থাপনা অর্জনে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের সহায়তা করেন। প্রযুক্তি জগতের বাইরে, জেক স্কেটবোর্ডিং, হাইকিং এবং এয়ার ড্রোন চালানোর মধ্যে আনন্দ খুঁজে পান।
সোনু কুমার সিং একজন AWS সলিউশন আর্কিটেক্ট, অ্যানালিটিক্স ডোমেনে বিশেষত্ব সহ। তিনি তথ্য-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সক্ষম করে উদ্ভাবন এবং বৃদ্ধিকে ত্বরান্বিত করে সংস্থাগুলির রূপান্তরমূলক পরিবর্তনগুলিকে অনুঘটক করতে সহায়ক ভূমিকা পালন করেছেন। তিনি এটি উপভোগ করেন যখন তিনি ডিজাইন বা তৈরি করা কিছু ইতিবাচক প্রভাব নিয়ে আসে। AWS-এ তার উদ্দেশ্য হল গ্রাহকদের AWS-এর 200+ ক্লাউড পরিষেবা থেকে মূল্য বের করতে সাহায্য করা এবং তাদের ক্লাউড যাত্রায় তাদের ক্ষমতায়ন করা।
দারিউশ আজিমি মেশিন লার্নিং, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এবং কুবারনেটসের সাথে মাইক্রোসার্ভিসেস আর্কিটেকচারে বিশেষীকরণ সহ AWS-এর একজন সলিউশন আর্কিটেক্ট। তার লক্ষ্য হল তথ্য সঞ্চয়স্থান, অ্যাক্সেসযোগ্যতা, বিশ্লেষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে বিস্তৃত এন্ড-টু-এন্ড সমাধানগুলির মাধ্যমে সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটার পূর্ণ সম্ভাবনাকে কাজে লাগানোর ক্ষমতা দেওয়া।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/simplify-medical-image-classification-using-amazon-sagemaker-canvas/
- : আছে
- : হয়
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 2022
- 30
- 32
- 7
- 8
- 9
- 97
- a
- ক্ষমতা
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- একাডেমিক
- প্রবেশ
- অভিগম্যতা
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- সঠিক
- অর্জনের
- স্বীকার করা
- আসল
- ঠিকানা
- উদ্দেশ্য
- আগাম
- অগ্রসর
- উন্নয়নের
- AI
- চিকিত্সা
- এয়ার
- আলগোরিদিম
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- এছাড়াও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- আমাজন সেজমেকার ক্যানভাস
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- মার্কিন
- an
- বিশ্লেষণ
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- এবং
- কোন
- আবেদন
- অভিগমন
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- কাছাকাছি
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)
- AS
- সহায়তা
- যুক্ত
- At
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে
- ডেস্কটপ AWS
- ব্যাক-এন্ড
- পটভূমি
- ব্যাকগ্রাউন্ড
- ভারসাম্য
- বাধা
- ভিত্তি
- বাসেল
- BE
- কারণ
- হয়েছে
- বিশ্বাস করা
- নিচে
- সুবিধা
- সর্বোত্তম
- উত্তম
- মধ্যে
- তার পরেও
- সীমান্ত
- পাদ
- বক্স
- আনে
- বৃহত্তর
- নির্মাণ করা
- ভবন
- তৈরী করে
- বোতাম
- by
- নামক
- CAN
- কর্কটরাশি
- ক্যানভাস
- ক্ষমতা
- যত্ন
- সাবধানে
- কেস
- মামলা
- অনুঘটক
- বিভাগ
- সেল
- কেন্দ্র
- কিছু
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- সুযোগ
- মতভেদ
- পরিবর্তন
- বৈশিষ্ট্য
- পছন্দ
- বেছে নিন
- নির্বাচন
- শ্রেণী
- ক্লাস
- শ্রেণীবিন্যাস
- চিকিত্সকদের
- মেঘ
- মেঘ পরিষেবা
- কোড
- কোডিং
- সহযোগিতা
- সংগ্রহ
- রঙ
- স্তম্ভ
- সমন্বয়
- সাধারণ
- বাধ্যকারী
- সম্পূর্ণ
- সমাপ্ত
- জটিল
- ব্যাপক
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার ভিশন
- ধারণা
- পরিবেশ
- অনুমোদন
- নিশ্চিত
- ঐক্য
- গঠিত
- কনসোল
- খরচ
- বিষয়বস্তু
- অবদান
- ঠিক
- অনুরূপ
- খরচ
- পারা
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- সৃষ্টি
- কঠোর
- কষ্টকর
- প্লেলিস্টে যোগ করা
- বাঁক
- গ্রাহকদের
- বিপজ্জনক
- উপাত্ত
- তথ্য ভান্ডার
- তথ্য চালিত
- ডেটাভার্স
- মৃত্যু
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত
- গভীর
- গভীর ডুব
- গভীর জ্ঞানার্জন
- আমোদ
- গণতন্ত্রায়ন
- প্রদর্শন
- নির্ভর করে
- স্থাপন
- বিস্তৃতি
- বর্ণিত
- পরিকল্পিত
- আকাঙ্ক্ষিত
- বিশদ
- সনাক্ত
- সনাক্ত
- সনাক্তকরণ
- নির্ধারিত
- নির্ণয়
- উন্নত
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- কথোপকথন
- বিভিন্ন
- ভেদ করা
- সরাসরি
- আলোচনা করা
- রোগ
- রোগ
- প্রভেদ করা
- ডুব
- do
- সম্পর্কিত প্রশংসাপত্র
- ডাক্তার
- করছেন
- ডোমেইন
- ডাউনলোড
- আয়তন বহুলাংশে
- চালিত
- ড্রোন
- e
- প্রতি
- পূর্বে
- গোড়ার দিকে
- কার্যকর
- দক্ষতা
- প্রচেষ্টা
- উপাদান
- ঘটিয়েছে
- নিযুক্ত
- ক্ষমতাপ্রদান করা
- ক্ষমতা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- encompassing
- সর্বশেষ সীমা
- বাড়ায়
- নিশ্চিত করা
- উদ্যোগ
- অপরিহার্য
- আনুমানিক
- মূল্যায়ন
- পরীক্ষা
- সুবিধাযুক্ত
- পরীক্ষা-নিরীক্ষা
- ক্যান্সার
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- অন্বেষণ করুণ
- অন্বেষণ করা
- ব্যাপক
- নির্যাস
- f1
- মুখোমুখি
- কারণের
- মিথ্যা
- এ পর্যন্ত
- বৈশিষ্ট্য
- কয়েক
- ক্ষেত্র
- ব্যক্তিত্ব
- ফাইল
- খুঁজে বের করে
- প্রথম
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- জন্য
- শগবভচফ
- পাওয়া
- ভগ্নাংশ
- থেকে
- সম্পূর্ণ
- কার্যকারিতা
- অধিকতর
- ফাঁক
- জমায়েত
- সাধারণ
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- পাওয়া
- প্রদত্ত
- বৃহত্তর
- স্থল
- উন্নতি
- কৌশল
- সাজ
- হার্ভার্ড
- আছে
- he
- স্বাস্থ্যসেবা
- সুস্থ
- সাহায্য
- সাহায্য
- লক্ষণীয় করা
- তার
- আঘাত
- ঝুলিতে
- ঘন্টার
- কিভাবে
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- মানব উপাদান
- শত শত
- অকুলীন
- i
- আদর্শ
- চিহ্নিত
- শনাক্ত
- সনাক্ত করা
- পরিচয়
- if
- ভাবমূর্তি
- ছবির শ্রেণীবিভাগ
- চিত্র
- প্রভাব
- প্রভাব
- আমদানি
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- উন্নত
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- অন্তর্ভুক্ত
- বৃদ্ধি
- প্রারম্ভিক
- ইনোভেশন
- অর্ন্তদৃষ্টি
- উদাহরণ
- যান্ত্রিক
- সম্পূর্ণ
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমত্তা
- অভিপ্রেত
- উদ্দেশ্য
- ইন্টারফেস
- ইন্টারফেসগুলি
- মধ্যে
- অমুল্য
- IT
- এর
- নিজেই
- যাত্রা
- JPG
- চাবি
- জ্ঞান
- কুমার
- লেবেল
- লেবেল
- ভাষা
- বড়
- বিশালাকার
- শিক্ষা
- বাম
- আলো
- মত
- তালিকা
- তালিকা
- লগ ইন করুন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- করা
- ব্যবস্থাপনা
- অনেক
- গাণিতিক
- মে..
- মাপ
- পরিমাপ
- চিকিৎসা
- পদ্ধতি
- ছন্দোবিজ্ঞান
- অণুবীক্ষণযন্ত্র ব্যবহার
- microservices
- ছোট
- মিনিট
- অনুপস্থিত
- মিশন
- ML
- মডেল
- মডেল
- আধুনিকীকরণ
- পর্যবেক্ষণ
- অধিক
- পরন্তু
- সেতু
- বহু
- নাম
- নাম
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রকৃতি
- নেভিগেট করুন
- ন্যাভিগেশন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- ঋণাত্মক
- নতুন
- পরবর্তী
- NIH এ
- NLP
- এখন
- NV
- বস্তু
- of
- প্রায়ই
- on
- একদা
- ONE
- প্রর্দশিত
- অনুকূল
- পছন্দ
- অপশন সমূহ
- or
- সংগঠন
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- রূপরেখা
- আউটপুট
- শেষ
- সামগ্রিক
- নিজের
- পৃষ্ঠা
- শার্সি
- আবেগ
- কামুক
- রোগী
- রোগীদের
- প্রতি
- কর্মক্ষমতা
- সঞ্চালিত
- অনুমতি
- পিক
- পাইলটিং
- কেঁদ্রগত
- পরিকল্পনা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- নাটক
- দয়া করে
- পয়েন্ট
- পপ-আপ
- ধনাত্মক
- সম্ভব
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- ক্ষমতাশালী
- যথাযথ
- স্পষ্টতা
- পূর্বাভাস
- ভবিষ্যদ্বাণী
- ভবিষ্যতবাণী
- প্রেডিক্টস
- বর্তমান
- অগ্রাধিকার দেয়
- কার্যপ্রণালী
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- পেশাদার
- গভীর
- অনুপাত
- প্রদান
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- প্রকাশিত
- উদ্দেশ্য
- দ্রুত
- দ্রুত
- রেডিও
- পরিসর
- বরং
- বাস্তব জগতে
- রাজত্ব
- আরোগ্য
- হ্রাস করা
- হ্রাসপ্রাপ্ত
- হ্রাস
- পড়ুন
- বোঝায়
- মুক্তি
- প্রাসঙ্গিক
- বিশ্বাসযোগ্যতা
- দেহাবশেষ
- প্রতিস্থাপন করা
- প্রতিনিধি
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- গবেষকরা
- Resources
- বিশ্রাম
- ফলাফল
- অধিকার
- ভূমিকা
- রান
- ঋষি নির্মাতা
- বলেছেন
- মাপযোগ্য
- স্কোর
- আঁচড়ের দাগ
- স্ক্রিন
- স্ক্রীনিং
- দ্বিতীয়
- অধ্যায়
- দেখ
- নির্বাচিত
- সেন্সর
- ক্রম
- গম্ভীর
- পরিবেশন করা
- Serverless
- স্থল
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সাত
- আকৃতি
- শেয়ারিং
- শিফট
- উচিত
- গ্লাসকেস
- দেখিয়েছেন
- প্রদর্শিত
- শো
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- সহজ
- সরলীকৃত
- সহজতর করা
- একক
- আয়তন
- দক্ষতা
- চামড়া
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সৌর
- সমাধান
- সলিউশন
- কিছু
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- স্পীড
- মান
- শুরু
- শুরু হচ্ছে
- শুরু
- রাষ্ট্র
- অবস্থা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- থামুন
- স্টোরেজ
- অধ্যয়ন
- সফল
- সফলভাবে
- এমন
- সুপারিশ
- নিশ্চিত
- অস্ত্রোপচার
- সন্দেহজনক
- লাগে
- গ্রহণ
- প্রযুক্তি
- কারিগরী
- প্রযুক্তি
- পরীক্ষা
- পরীক্ষা
- পাঠ
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- যার ফলে
- এইগুলো
- তারা
- এই
- সেগুলো
- হাজার হাজার
- দ্বারা
- সময়
- সময় সিরিজ
- সময় অপগিত হয় এমন
- সময়োপযোগী
- থেকে
- টুল
- সরঞ্জাম
- tp
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- ট্রেন
- হস্তান্তর
- রূপান্তরিত
- চিকিত্সা
- চিকিৎসা
- সত্য
- সত্য
- চেষ্টা
- দুই
- আদর্শ
- ধরনের
- সাধারণত
- পরিণামে
- অধীনে
- ভুগা
- অনন্য
- অপ্রয়োজনীয়
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী বান্ধব
- ব্যবহার
- দামি
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- যাচাই
- চেক
- দৃশ্যমান
- দৃষ্টি
- অত্যাবশ্যক
- অপেক্ষা করুন
- প্রয়োজন
- ছিল
- ওয়াচ
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- ছিল
- কখন
- কিনা
- যে
- হু
- জানলা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- কর্মশালা
- বিশ্ব
- লেখা
- বছর
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet
- ফ্যাস্ শব্দ