کتاب CLS-DM: بازسازی CT از نماهای پراکنده با استفاده از مدل انتشار و همسانی فضای پنهان
, ,

کتاب CLS-DM: بازسازی CT از نماهای پراکنده با استفاده از مدل انتشار و همسانی فضای پنهان

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018367 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , ,

📚 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 CLS-DM: بازسازی CT از نماهای پراکنده با استفاده از مدل انتشار و همسانی فضای پنهان

موضوع کلی: هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

موضوع میانی: بازسازی تصاویر CT با استفاده از مدل‌های انتشار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تصویربرداری پزشکی و CT
  • 2. اصول فیزیکی اشعه ایکس و تولید تصاویر
  • 3. سنسورها و آشکارسازهای CT
  • 4. تاریخچه و تکامل اسکنرهای CT
  • 5. مفهوم نمایش پروجکشن (Projection View) در CT
  • 6. تبدیل رادون (Radon Transform) و اصول آن
  • 7. قضیه برش مرکزی (Central Slice Theorem)
  • 8. بازسازی پس‌پراکنی فیلترشده (FBP) و محدودیت‌های آن
  • 9. روش‌های تکراری بازسازی (Iterative Reconstruction)
  • 10. چالش‌های بازسازی CT از نماهای پراکنده (Sparse-View CT)
  • 11. مسائل معکوس (Inverse Problems) در تصویربرداری پزشکی
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
  • 13. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) و لایه‌های اصلی
  • 15. توابع فعال‌سازی و توابع زیان در یادگیری عمیق
  • 16. بهینه‌سازها و فرآیند آموزش شبکه‌های عصبی
  • 17. مفهوم Underfitting و Overfitting در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 18. معرفی مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 19. Autoencoders و Variational Autoencoders (VAEs)
  • 20. Generative Adversarial Networks (GANs) و ساختار آن‌ها
  • 21. مقایسه GANs و VAEs در تولید تصویر
  • 22. کاربردهای یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی
  • 23. نیاز به مدل‌های مولد پیشرفته برای بازسازی با کیفیت بالا
  • 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 25. فرآیند انتشار رو به جلو (Forward Diffusion Process)
  • 26. اضافه کردن نویز گاوسی به تدریج در فرآیند انتشار
  • 27. فرمول‌بندی ریاضی فرآیند رو به جلو
  • 28. فرآیند انتشار معکوس (Reverse Diffusion Process)
  • 29. یادگیری معکوس کردن فرآیند انتشار با یک شبکه عصبی
  • 30. تخمین Score Function در مدل‌های انتشار
  • 31. تابع زیان Denoising Score Matching (DSM)
  • 32. معماری U-Net در مدل‌های انتشار: بخش Encoder
  • 33. معماری U-Net در مدل‌های انتشار: بخش Decoder
  • 34. مکانیسم Attention در U-Net و نقش آن
  • 35. زمان‌بندی نویز (Noise Schedules) و طراحی آن
  • 36. انواع زمان‌بندی نویز: خطی، کسینوسی و غیره
  • 37. Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
  • 38. الگوریتم نمونه‌برداری DDPM
  • 39. Non-Markovian Diffusion Models: DDIM
  • 40. بهبود سرعت نمونه‌برداری با DDIM
  • 41. مدل‌های انتشار مبتنی بر SDE (Stochastic Differential Equations)
  • 42. مدل‌های انتشار شرطی (Conditional Diffusion Models)
  • 43. مکانیزم‌های شرطی‌سازی: تزریق به U-Net
  • 44. آموزش مدل‌های انتشار شرطی
  • 45. کنترل‌پذیری و انعطاف‌پذیری مدل‌های انتشار
  • 46. مزایای مدل‌های انتشار در تولید تصویر با کیفیت بالا
  • 47. مدل‌های انتشار به عنوان Prior قوی برای تصاویر پزشکی
  • 48. چالش‌های استفاده از مدل‌های انتشار در مسائل معکوس
  • 49. بازسازی CT با شبکه‌های عصبی مستقیم (End-to-End)
  • 50. شبکه‌های یادگیری عمیق برای حذف آرتیفکت‌های FBP
  • 51. بازسازی CT با استفاده از GANs: مزایا و معایب
  • 52. ادغام Projector و Back-Projector در شبکه‌های عصبی
  • 53. لایه‌های Data Consistency در بازسازی CT با یادگیری عمیق
  • 54. رویکردهای Physics-Informed DL برای بازسازی CT
  • 55. مدل‌های Iterative Reconstruction مبتنی بر یادگیری عمیق
  • 56. بازسازی CT از پروجکشن‌های کم‌تعداد با یادگیری عمیق
  • 57. محدودیت‌های روش‌های DL سنتی در Sparse-View CT
  • 58. نیاز به کنترل بهتر Prior در بازسازی تصاویر پزشکی
  • 59. Unconditional Diffusion Models برای تولید تصاویر CT پزشکی
  • 60. Conditional Diffusion Models برای بازسازی CT Sparse-View
  • 61. راهنمایی فرآیند انتشار با داده‌های پروجکشن واقعی
  • 62. Data Consistency Guided Sampling در مدل‌های انتشار
  • 63. چارچوب A-PnP (Alternating Projection and PnP) با DM
  • 64. ادغام Projector به عنوان یک لایه دیفرانسیل‌پذیر در PnP
  • 65. استراتژی‌های نمونه‌برداری با قید داده در مدل انتشار
  • 66. بهینه‌سازی در فضای تصویر در حین نمونه‌برداری
  • 67. مفهوم فضای پنهان (Latent Space) در مدل‌های انتشار
  • 68. نقش U-Net به عنوان Encoder-Decoder در DM و فضای پنهان
  • 69. استخراج Latent Representation از U-Net
  • 70. اهمیت ثبات و همسانی در فضای پنهان برای بازسازی
  • 71. تعریف "همسانی فضای پنهان" (Latent Space Consistency)
  • 72. چرا به Latent Space Consistency در Sparse-View CT نیاز داریم؟
  • 73. فرمول‌بندی ریاضی معیار Latent Space Consistency
  • 74. ادغام Latent Space Consistency در تابع زیان مدل
  • 75. Reguralization مبتنی بر فضای پنهان برای پایداری بازسازی
  • 76. تأثیر Latent Space Consistency بر وضوح و جزئیات بازسازی
  • 77. جنبه‌های تئوری و ریاضی CLS-DM
  • 78. الگوریتم گام‌به‌گام CLS-DM برای بازسازی تصاویر CT
  • 79. طراحی تابع زیان ترکیبی برای CLS-DM (Data + Latent Consistency)
  • 80. بهینه‌سازی مدل با قیدهای همسانی فضای پنهان و داده
  • 81. چگونگی تکرارهای بازسازی در فضای پنهان CLS-DM
  • 82. درک رفتار مدل در فضای پنهان تحت قیدهای مختلف
  • 83. انتخاب مجموعه داده‌های مناسب برای آموزش (مثلاً LIDC-IDRI)
  • 84. پیش‌پردازش، نرمال‌سازی و افزایش داده (Data Augmentation)
  • 85. معیارهای ارزیابی کمی: PSNR و SSIM در بازسازی تصویر
  • 86. معیارهای ارزیابی ادراکی: LPIPS و FID
  • 87. ارزیابی کیفی و بصری بازسازی‌های CT
  • 88. معیارهای بالینی (مثلاً حفظ ساختارهای کوچک و تشخیص پاتولوژی)
  • 89. پیاده‌سازی CLS-DM با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (PyTorch/TensorFlow)
  • 90. تنظیم هایپرپارامترها و تکنیک‌های آموزش
  • 91. زمان آموزش و پیچیدگی محاسباتی CLS-DM
  • 92. مدیریت حافظه GPU در مدل‌های انتشار بزرگ
  • 93. بررسی محدودیت‌ها و نقاط ضعف CLS-DM
  • 94. کاربردهای بالینی: کاهش دوز تابش و زمان اسکن
  • 95. مقایسه CLS-DM با روش‌های State-of-the-Art
  • 96. چالش‌های تعمیم‌پذیری مدل‌ها به داده‌ها و اسکنرهای جدید
  • 97. مباحث اخلاقی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های پزشکی
  • 98. فرصت‌های تحقیقاتی آینده: Multi-Modality در CT
  • 99. فرصت‌های تحقیقاتی آینده: بازسازی Real-time CT
  • 100. خلاصه و نتیجه‌گیری دوره: CLS-DM در عمل و چشم‌انداز آینده

📚 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 CLS-DM: بازسازی CT از نماهای پراکنده با استفاده از مدل انتشار و همسانی فضای پنهان”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا