آموزش رایگان تحلیل هوشمند تصاویر زیست‌پزشکی

قیمت فعلی: رایگان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آموزش رایگان تحلیل هوشمند تصاویر زیست‌پزشکی 🧠

دوره‌ای که پیش‌رو دارید، یکی از دوره‌های آموزش هوش مصنوعی و آموزش پردازش تصویر محسوب می‌شه که به‌طور رایگان در اختیار دانشجویان قرار گرفته. هدفش این هست که شما بتونید تصاویر ثبت‌شده پزشکی رو پردازش کنید و از دلشون اطلاعات کاربردی بیرون بکشید.

با پیش...

آموزش رایگان تحلیل هوشمند تصاویر زیست‌پزشکی 🧠

دوره‌ای که پیش‌رو دارید، یکی از دوره‌های آموزش هوش مصنوعی و آموزش پردازش تصویر محسوب می‌شه که به‌طور رایگان در اختیار دانشجویان قرار گرفته. هدفش این هست که شما بتونید تصاویر ثبت‌شده پزشکی رو پردازش کنید و از دلشون اطلاعات کاربردی بیرون بکشید.

با پیشرفت‌هایی که تو حوزه هوش مصنوعی اتفاق افتاده، امروزه تصویربرداری پزشکی هم مدرن‌تر شده و تصاویری با کیفیت بالا تولید می‌شه. ولی برای تشخیص دقیق اطلاعات این تصاویر، باید با ساختار عکس‌ها و داده‌های داخلشون آشنا بود. اگه بخوایم این کار رو به روش کلاسیک انجام بدیم، ضریب خطا بالاست و به پیشرفت‌های اخیر هم توجهی نمی‌شه. عملاً امکان تحلیل درست داده‌های موجود در تصاویر زیست‌پزشکی به این شیوه وجود نداره.

چرا این دوره؟

برای پردازش تصاویر بیوپزشکی، آشنایی با فیزیک تصویربرداری و نوع اطلاعاتی که هر روش تصویربرداری ارائه می‌ده، ضروریه. با توجه به پیشرفت‌های این حوزه، الان می‌شه این تصاویر رو هوشمندانه پردازش کرد و اطلاعاتشون رو تجزیه‌وتحلیل کرد. این دوره آموزشی، تصویربرداری زیست‌پزشکی و تحلیل اون‌ها رو بررسی می‌کنه و راهکارهای کسب این قابلیت‌ها رو در اختیارتون می‌ذاره.

آموزش رایگان تحلیل هوشمند تصاویر زیست‌پزشکی شما رو آماده می‌کنه تا توانایی طراحی روش‌های اصولی جدید برای مسائل پزشکی رو به دست بیارید. مسائلی مثل:

• تشخیص
• پیش‌بینی
• بهبود تصویر
• قطعه‌بندی تصاویر (Segmentation)

از طرفی، با گذروندن این دوره می‌تونید یافته‌هاتون رو به زبان مشترک با متخصصین زیست‌شناسی یا رادیولوژیست‌ها به اشتراک بذارید. این مهارت تو پروژه‌های بین‌رشته‌ای خیلی به کار میاد — مثلاً وقتی قراره یه مدل یادگیری عمیق برای تشخیص تومور طراحی کنید و لازمه با تیم پزشکی هماهنگ باشید.

ساختار و مدرس دوره

تحلیل هوشمند تصاویر زیست‌پزشکی در قالب یک درس ۳ واحدی ارائه می‌شه و مدرسش دکتر محمدحسین رهبان هست. این درس پیش‌نیاز یادگیری ماشین برای بیوانفورماتیک به شمار میاد و گذروندنش برای دانشجویان کارشناسی ارشد بیوانفورماتیک لازمه.

مشخصات کلی دوره

سرفصل‌های تحلیل هوشمند تصاویر زیست‌پزشکی

این دوره آموزشی رایگان در ۵ فصل مختلف ارائه می‌شه. تو ادامه هر فصل رو خلاصه کردم:

فصل اول — پردازش مقدماتی تصاویر - توضیح درباره سیگنال‌ها - دنیای فوریه و کاربردش در پردازش تصاویر - آشنایی با فیلترها و روش‌های از بین بردن نویز

فصل دوم — فرمت DICOM و جزئیات تصویربرداری اینجا با یه فرمت خاص تصاویر پزشکی به اسم DICOM آشنا می‌شید. جدا از علوم کامپیوتر، برای استفاده از ابزارهای یادگیری عمیق در بیوانفورماتیک و زیست‌پزشکی، باید با داده‌های خاص این مسائل هم آشنایی داشته باشید. مثلاً اگه قراره برای حل مسائل تصاویر پزشکی از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده کنید، باید با فرمت‌های خاص این تصاویر هم آشنا بشید.

نکته مهم دیگه اینکه باید نحوه تصویربرداری رو بدونید و تنظیمات دستگاه تصویربرداری رو بشناسید، چون این عوامل روی کیفیت و داده‌های تصاویر زیست‌پزشکی تأثیر می‌ذارن و تو تعیین متد خیلی مهمن. تو این فصل، علاوه بر معرفی DICOM، جزئیات تصویربرداری با MRI، CT scan، X-ray و PET هم توضیح داده می‌شه.

فصل سوم — تصویربرداری میکروسکوپی تصویربرداری میکروسکوپی و ابزار اتوماتیک Cell Profiler برای قطعه‌بندی معرفی می‌شن. تصاویر میکروسکوپی نوع دیگه‌ای از تصاویر زیست‌پزشکی هستن که بسته به نوع میکروسکوپ، ویژگی‌هاشون تغییر می‌کنه. تو این فصل، استخراج ویژگی‌های این تصاویر و کمی‌سازی اون‌ها بررسی می‌شه.

فصل چهارم — Registration تصاویر مبحث Registration تصاویر زیست‌پزشکی با استفاده از تبدیلات دنیای فوریه توضیح داده می‌شه.

فصل پنجم — قطعه‌بندی تصاویر قطعه‌بندی به‌صورت کلاسیک و همچنین با ابزارهای یادگیری ماشین آموزش داده می‌شه.

چی یاد می‌گیرم؟ 🎯

• پردازش تصاویر پزشکی با نگاه هوشمند و مبتنی بر یادگیری ماشین
• کار با فرمت DICOM و درک داده‌های خام تصویربرداری
• آشنایی با روش‌های تصویربرداری مثل MRI، CT، X-ray و PET
• استخراج ویژگی و کمی‌سازی تصاویر میکروسکوپی
• قطعه‌بندی تصاویر با روش‌های کلاسیک و مدرن
• Registration تصاویر با تبدیلات فوریه

چطور به کارم میاد؟

فرض کنید تو یه پروژه دانشجویی قراره سلول‌های سرطانی رو تو تصاویر میکروسکوپی شناسایی کنید. بدون آشنایی با Cell Profiler و روش‌های قطعه‌بندی، عملاً کار پیش نمی‌ره. یا مثلاً اگه بخواید یه مدل یادگیری عمیق برای تحلیل MRI آموزش بدید، اول باید بدونی داده DICOM چیه و چطور باید باهاش کار کرد.

محتوای دوره

وبسایت: مکتب‌خونه وضعیت قیمت: رایگان

سوالات متداول

این دوره برای چه کسانی مناسبه؟ بیشتر برای دانشجویان ارشد بیوانفورماتیک و کسانی که با پردازش تصویر پزشکی سر و کار دارن. ولی اگه دانشجوی کارشناسی علاقه‌مند به هوش مصنوعی هم باشید، می‌تونید ازش استفاده کنید.

آیا پیش‌نیاز خاصی داره؟ آشنایی مقدماتی با یادگیری ماشین کمک می‌کنه، ولی خود دوره از مفاهیم پایه شروع می‌کنه.

چرا این دوره رایگانه؟ این دوره بخشی از مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی و آموزش پردازش تصویر مکتب‌خونه‌ست که به‌صورت رایگان در اختیار دانشجویان قرار گرفته.