, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 2. چالش‌های پردازشی در تصویربرداری پزشکی مدرن
  • 3. انواع روش‌های تصویربرداری پزشکی (سی‌تی اسکن، ام‌آرآی، پت)
  • 4. ساختار و فرمت داده‌های پزشکی: استاندارد DICOM
  • 5. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی C++ و Python برای محاسبات علمی
  • 6. مبانی الگوریتم و پیچیدگی زمانی و فضایی (Big O Notation)
  • 7. ساختارهای داده کلیدی در پردازش تصویر (آرایه، ماتریس، گراف)
  • 8. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی (Performance Bottlenecks)
  • 9. مفاهیم پایه معماری کامپیوتر: مدل فون نویمان
  • 10. سلسله مراتب حافظه: رجیستر، کش L1/L2/L3، حافظه اصلی
  • 11. قانون امدال و محدودیت‌های موازی‌سازی
  • 12. طبقه‌بندی فلین: SISD, SIMD, MISD, MIMD
  • 13. مفاهیم همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
  • 14. ابزارهای پروفایل‌سنجی و تحلیل عملکرد: gprof و Valgrind
  • 15. تحلیل پیشرفته عملکرد با Intel VTune و AMD uProf
  • 16. اصول بهینه‌سازی کد: از الگوریتم تا پیاده‌سازی
  • 17. بهینه‌سازی توسط کامپایلر: فلگ‌های بهینه‌سازی (O1, O2, O3, Ofast)
  • 18. تحلیل کد اسمبلی تولید شده توسط کامپایلر
  • 19. بهینه‌سازی حافظه: مفهوم محلی بودن داده (Data Locality)
  • 20. تکنیک‌های افزایش محلی بودن ارجاع (Temporal and Spatial Locality)
  • 21. کش فرندلی کدینگ (Cache-Friendly Coding)
  • 22. تکنیک قطعه‌بندی کش (Cache Blocking/Tiling)
  • 23. هم‌ترازی داده‌ها در حافظه (Data Alignment)
  • 24. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی در سطح دستورالعمل (ILP)
  • 25. مقدمه‌ای بر SIMD: دستورالعمل‌های SSE و AVX
  • 26. برنامه‌نویسی با توابع ذاتی (Intrinsics) برای SIMD
  • 27. برداری‌سازی خودکار توسط کامپایلر (Auto-Vectorization)
  • 28. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فیلتر کانولوشن با SIMD
  • 29. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی چندنخی (Multi-threading)
  • 30. مدل حافظه اشتراکی و چالش‌های آن (Race Conditions, Deadlocks)
  • 31. مقدمه‌ای بر OpenMP برای موازی‌سازی مبتنی بر حلقه
  • 32. دستورالعمل‌های موازی‌سازی در OpenMP (Parallel, For, Sections)
  • 33. مدیریت متغیرها در OpenMP (Private, Shared, Reduction)
  • 34. همگام‌سازی تردها در OpenMP (Critical, Barrier, Atomic)
  • 35. بهینه‌سازی بار کاری و زمان‌بندی در OpenMP (Scheduling)
  • 36. معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU) مدرن
  • 37. تفاوت معماری CPU و GPU
  • 38. مقدمه‌ای بر GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units)
  • 39. آشنایی با پلتفرم CUDA انویدیا
  • 40. مدل برنامه‌نویسی CUDA: کرنل، گرید، بلاک و ترد
  • 41. مدل حافظه CUDA: حافظه سراسری، اشتراکی، ثابت و محلی
  • 42. اولین برنامه CUDA: جمع دو بردار
  • 43. کامپایل و اجرای کدهای CUDA با nvcc
  • 44. مدیریت حافظه در دستگاه GPU (cudaMalloc, cudaMemcpy, cudaFree)
  • 45. مدیریت خطا در برنامه‌های CUDA
  • 46. مفهوم حافظه اشتراکی (Shared Memory) و کاربرد آن
  • 47. الگوهای بهینه‌سازی با حافظه اشتراکی: کاهش (Reduction)
  • 48. همگام‌سازی تردها در یک بلاک (__syncthreads)
  • 49. مفهوم تجمیع دسترسی به حافظه (Memory Coalescing)
  • 50. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه سراسری
  • 51. استفاده از حافظه ثابت و بافتی (Constant and Texture Memory)
  • 52. مقدمه‌ای بر استریم‌های CUDA برای همپوشانی محاسبات و انتقال داده
  • 53. عملیات اتمی (Atomic Operations) در CUDA
  • 54. موازی‌سازی پویا (Dynamic Parallelism)
  • 55. مفاهیم Warp و Divergence و تأثیر آن بر عملکرد
  • 56. کتابخانه‌های CUDA: cuBLAS, cuFFT, cuRAND
  • 57. آشنایی با ابزارهای پروفایل‌سنجی CUDA (NVIDIA Nsight)
  • 58. مقدمه‌ای بر OpenCL به عنوان یک جایگزین چندپلتفرمی
  • 59. مقایسه مدل برنامه‌نویسی CUDA و OpenCL
  • 60. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده و خوشه‌ای (Clustering)
  • 61. مدل حافظه توزیع‌شده
  • 62. مقدمه‌ای بر استاندارد MPI (Message Passing Interface)
  • 63. ارتباطات نقطه به نقطه در MPI (Send, Recv)
  • 64. ارتباطات گروهی در MPI (Broadcast, Scatter, Gather, Reduce)
  • 65. انواع ارتباطات: مسدودکننده و غیرمسدودکننده (Blocking/Non-Blocking)
  • 66. اجرای برنامه‌های MPI روی یک خوشه محاسباتی
  • 67. مدل‌های برنامه‌نویسی ترکیبی: MPI + OpenMP
  • 68. مدل‌های برنامه‌نویسی ترکیبی: MPI + CUDA
  • 69. بهینه‌سازی ورودی/خروجی (I/O) برای داده‌های حجیم پزشکی
  • 70. فایل سیستم‌های موازی (Parallel File Systems)
  • 71. استفاده از کتابخانه‌های HDF5 و NetCDF برای I/O موازی
  • 72. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پیش‌پردازش تصویر (مانند نرمال‌سازی)
  • 73. مطالعه موردی: موازی‌سازی فیلترهای تصویر (Gaussian, Median) روی GPU
  • 74. مقدمه‌ای بر بخش‌بندی (Segmentation) تصاویر پزشکی
  • 75. پیاده‌سازی موازی الگوریتم رشد ناحیه (Region Growing)
  • 76. شتاب‌دهی الگوریتم کانتور فعال (Active Contour) با CUDA
  • 77. مقدمه‌ای بر انطباق (Registration) تصاویر پزشکی
  • 78. بهینه‌سازی محاسبات متریک‌های شباهت (مانند Mutual Information)
  • 79. پیاده‌سازی موازی تبدیلات فضایی (Affine, Deformable)
  • 80. مقدمه‌ای بر بازسازی (Reconstruction) تصاویر پزشکی
  • 81. مطالعه موردی: شتاب‌دهی بازسازی تصاویر سه‌بعدی (پس‌انتشار)
  • 82. پیاده‌سازی الگوریتم بازسازی توموگرافی کامپیوتری (CT) روی GPU
  • 83. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر پزشکی
  • 84. شتاب‌دهی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) با GPU
  • 85. استفاده از کتابخانه‌های cuDNN و TensorRT برای بهینه‌سازی استنتاج
  • 86. آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری عمیق با Horovod
  • 87. استفاده از کتابخانه‌های سطح بالا: OpenCV با پشتیبانی از CUDA
  • 88. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی: ITK و VTK در محیط HPC
  • 89. اشکال‌زدایی (Debugging) کدهای موازی و توزیع‌شده
  • 90. نکات و ترفندهای پیشرفته برای بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 91. قابلیت حمل کد (Portability) بین پلتفرم‌های مختلف HPC
  • 92. بررسی روندهای آینده: محاسبات کوانتومی و FPGA در تصویربرداری پزشکی
  • 93. پروژه نهایی: بهینه‌سازی یک پایپ‌لاین کامل تحلیل تصویر پزشکی
  • 94. **یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) برای segmentation و classification تصاویر پزشکی**
  • 95. **تکنیک‌های موازی‌سازی (Parallelization) و توزیع‌سازی (Distribution) الگوریتم‌ها در پردازش تصاویر پزشکی**
  • 96. **بهینه‌سازی حافظه (Memory Optimization) و مدیریت داده‌های حجیم در تصویربرداری پزشکی**
  • 97. **الگوریتم‌های آشکارسازی و تشخیص ویژگی (Feature Detection and Recognition) در تصاویر پزشکی**
  • 98. **پردازش تصاویر پزشکی سه‌بعدی و بازسازی تصاویر (3D Image Processing and Reconstruction)**
  • 99. **کاربرد الگوریتم‌های تکاملی و بهینه‌سازی (Evolutionary Algorithms and Optimization) در پردازش تصاویر پزشکی**
  • 100. **امنیت و حریم خصوصی (Security and Privacy) در پردازش و انتقال تصاویر پزشکی**

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا