کتاب صوتی تشخیص کووید-۱۹ با استفاده از تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه با پایتورچ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص کووید-۱۹ با استفاده از تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه با پایتورچ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پزشکی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین در علوم پزشکی
• 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
• 3. اصول اولیه تشخیص بیماری با هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
• 5. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 6. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی
• 7. پاکسازی و آماده‌سازی مجموعه داده‌های رادیوگرافی
• 8. استانداردسازی و نرمال‌سازی تصاویر
• 9. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 11. ساختار پرسپترون تک لایه
• 12. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 13. شبکه‌های عصبی چند لایه (MLP)
• 14. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 15. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
• 16. نرخ یادگیری و تکنیک‌های تنظیم آن
• 17. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 19. معماری‌های رایج CNN
• 20. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی
• 21. لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
• 22. لایه‌های تماماً متصل (Fully Connected)
• 23. معماری‌های CNN برای پردازش تصویر
• 24. معرفی PyTorch برای یادگیری عمیق
• 25. محیط توسعه PyTorch
• 26. تنسورها در PyTorch
• 27. عملیات پایه با تنسورها
• 28. ماژول torch.nn در PyTorch
• 29. تعریف شبکه‌های عصبی سفارشی در PyTorch
• 30. تابع زیان (Loss Function) در PyTorch
• 31. بهینه‌سازها در PyTorch
• 32. چرخه آموزش مدل در PyTorch
• 33. ارزیابی مدل یادگیری عمیق
• 34. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 35. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
• 36. امتیاز F1 و منحنی ROC
• 37. مقدمه‌ای بر تشخیص بیماری با تصاویر پزشکی
• 38. کاربرد هوش مصنوعی در رادیوگرافی قفسه سینه
• 39. مجموعه داده‌های رادیوگرافی قفسه سینه
• 40. مشکلات و چالش‌های تشخیص بیماری از تصاویر
• 41. مقدمه‌ای بر کووید-۱۹ و تشخیص آن
• 42. اهمیت تشخیص سریع و دقیق کووید-۱۹
• 43. تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه در تشخیص کووید-۱۹
• 44. ویژگی‌های رادیوگرافیک کووید-۱۹
• 45. طراحی مدل CNN برای تشخیص کووید-۱۹
• 46. انتخاب معماری مناسب CNN
• 47. پیاده‌سازی مدل CNN در PyTorch
• 48. آموزش مدل بر روی مجموعه داده کووید-۱۹
• 49. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
• 50. اعتبارسنجی مدل (Validation)
• 51. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 52. تنظیم‌گرها (Regularization)
• 53. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 54. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
• 56. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری انتقالی
• 57. پیاده‌سازی یادگیری انتقالی در PyTorch
• 58. ارزیابی مدل با استفاده از یادگیری انتقالی
• 59. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
• 60. تحلیل نتایج و تفسیر خروجی مدل
• 61. تصویرسازی نتایج تشخیص
• 62. نمایش نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
• 63. مفهوم تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های یادگیری عمیق
• 64. تکنیک‌های تفسیرپذیری برای CNN
• 65. کاربرد تفسیرپذیری در تشخیص پزشکی
• 66. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی
• 67. حریم خصوصی داده‌های بیماران
• 68. امنیت و قابلیت اطمینان مدل‌ها
• 69. مسئولیت‌پذیری در خطاهای تشخیصی
• 70. مروری بر چالش‌های پیاده‌سازی در محیط بالینی
• 71. استانداردهای داده‌های پزشکی (DICOM)
• 72. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های اطلاعات بیمارستانی (HIS)
• 73. تست و اعتبارسنجی نهایی مدل
• 74. کاربرد عملیاتی مدل در تشخیص کووید-۱۹
• 75. آینده هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های تنفسی
• 76. توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر
• 77. ادغام با سایر روش‌های تشخیصی
• 78. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 79. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های قانونی و شرعی در فناوری اطلاعات سلامت
• 80. قوانین مربوط به داده‌های پزشکی در ایران
• 81. اهمیت رعایت اصول شرعی در فناوری سلامت
• 82. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 83. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در چارچوب قوانین ایران
• 84. نکات پایانی در مورد توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی پزشکی
• 85. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران
• 86. اهمیت همکاری بین متخصصان هوش مصنوعی و پزشکان
• 87. مسیر پیش رو در هوش مصنوعی پزشکی
• 88. جمع‌بندی مباحث پیشرفته
• 89. مروری بر تکنیک‌های نوین در یادگیری عمیق
• 90. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تصویر پزشکی
• 91. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs) در داده‌های پزشکی
• 92. روش‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 93. یادگیری ناهمگن (Federated Learning) برای داده‌های پزشکی
• 94. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در متون پزشکی
• 95. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 96. مدل‌های زبانی برای تحلیل متون پزشکی
• 97. استخراج اطلاعات از گزارش‌های رادیولوژی
• 98. تحلیل احساسات در نظرات بیماران
• 99. اصول اولیه طراحی پروتکل‌های تحقیقاتی در هوش مصنوعی پزشکی
• 100. مراحل اصلی یک پروژه تحقیقاتی