سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش تصویر پزشکی در یادگیری عمیق

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش تصویر پزشکی در یادگیری عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش تصویر پزشکی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پردازش تصویر پزشکی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
  • 4. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی
  • 5. انواع شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 6. معماری‌های معروف CNN برای پردازش تصویر
  • 7. پیش‌پردازش تصاویر پزشکی
  • 8. نرمال‌سازی و استانداردسازی تصاویر
  • 9. افزایش داده (Data Augmentation) در تصاویر پزشکی
  • 10. برچسب‌گذاری (Annotation) تصاویر پزشکی
  • 11. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 12. مفهوم تابع زیان (Loss Function)
  • 13. بهینه‌سازها (Optimizers) در یادگیری عمیق
  • 14. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 15. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی تصویر
  • 16. معیارهای ارزیابی: دقت، حساسیت، ویژگی
  • 17. منحنی ROC و AUC
  • 18. مدل‌های طبقه‌بندی تصاویر پزشکی (مثال: تشخیص تومور)
  • 19. مفهوم بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 20. انواع شبکه‌های بخش‌بندی: U-Net
  • 21. معماری U-Net و کاربردهای آن
  • 22. بخش‌بندی تصاویر MRI
  • 23. بخش‌بندی تصاویر CT Scan
  • 24. ارزیابی مدل‌های بخش‌بندی: IoU، Dice Coefficient
  • 25. مدل‌های بخش‌بندی تصاویر پزشکی (مثال: بخش‌بندی اندام)
  • 26. مفهوم تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 27. معماری‌های تشخیص اشیاء: Faster R-CNN
  • 28. معماری‌های تشخیص اشیاء: YOLO
  • 29. کاربرد تشخیص اشیاء در تصاویر پزشکی
  • 30. تشخیص ضایعات در تصاویر رادیوگرافی
  • 31. تشخیص سلول‌های سرطانی
  • 32. مفهوم بازسازی تصویر (Image Reconstruction)
  • 33. کاربرد یادگیری عمیق در بازسازی تصاویر پزشکی
  • 34. بازسازی تصاویر MRI با کیفیت بالاتر
  • 35. کاهش نویز در تصاویر پزشکی
  • 36. افزایش وضوح تصاویر پزشکی
  • 37. مفهوم تولید تصویر (Image Generation)
  • 38. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 39. کاربرد GANs در تصاویر پزشکی
  • 40. تولید تصاویر پزشکی مصنوعی
  • 41. افزایش حجم داده با GANs
  • 42. مفهوم یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 43. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 44. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 45. مزایای یادگیری انتقالی در پزشکی
  • 46. کاربرد یادگیری انتقالی در طبقه‌بندی تصاویر
  • 47. کاربرد یادگیری انتقالی در بخش‌بندی تصاویر
  • 48. مفهوم یادگیری نیمه‌نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 49. کاربرد یادگیری نیمه‌نظارت شده در پزشکی
  • 50. مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 51. مفهوم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در پزشکی (محدود و با احتیاط)
  • 53. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد: TensorFlow
  • 54. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد: PyTorch
  • 55. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد: Keras
  • 56. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد: OpenCV
  • 57. معرفی کتابخانه‌های پرکاربرد: SimpleITK
  • 58. پردازش تصاویرDICOM
  • 59. کار با فرمت‌های استاندارد تصاویر پزشکی
  • 60. ملاحظات اخلاقی در پردازش تصویر پزشکی
  • 61. حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی
  • 62. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق روی سخت‌افزارهای تخصصی (GPU)
  • 63. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در پزشکی هسته‌ای
  • 64. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های چشمی
  • 65. کاربرد CNN در تحلیل تصاویر پوست
  • 66. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های ریوی
  • 67. کاربرد CNN در تحلیل تصاویر مغز (MRI, CT)
  • 68. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های قلبی
  • 69. کاربرد CNN در تحلیل تصاویر استخوان
  • 70. کاربرد CNN در بخش‌بندی تومورهای مغزی
  • 71. کاربرد CNN در بخش‌بندی اندام‌های داخلی
  • 72. کاربرد CNN در تشخیص و دسته‌بندی انواع سرطان
  • 73. کاربرد CNN در تحلیل تصاویر میکروسکوپی
  • 74. کاربرد CNN در پیش‌بینی پاسخ به درمان
  • 75. کاربرد CNN در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 76. مفهوم شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در پزشکی
  • 77. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی
  • 78. کاربرد GNN در مدل‌سازی تعاملات پروتئین‌ها
  • 79. مقدمه‌ای بر پردازش سه‌بعدی تصاویر پزشکی
  • 80. تکنیک‌های نمایش تصاویر سه‌بعدی
  • 81. بخش‌بندی تصاویر سه‌بعدی
  • 82. تشخیص اشیاء در تصاویر سه‌بعدی
  • 83. مدل‌سازی سه‌بعدی اندام‌ها
  • 84. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های سه‌بعدی
  • 85. کاربرد یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی مولکولی
  • 86. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در رادیوتراپی
  • 87. بهینه‌سازی دوز درمانی با یادگیری عمیق
  • 88. مدیریت خطا در سیستم‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 89. طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های پردازش تصویر پزشکی
  • 90. ملاحظات استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط بالینی
  • 91. آینده پژوهش در پردازش تصویر پزشکی با یادگیری عمیق
  • 92. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 93. شبکه‌های عصبی کانولوشنال با دقت بالا
  • 94. مفهوم Attention Mechanism در پردازش تصویر
  • 95. کاربرد Attention Mechanism در تصاویر پزشکی
  • 96. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر در پردازش تصویر پزشکی
  • 97. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر در سونوگرافی
  • 98. کاربرد پردازش تصویر در تشخیص ناهنجاری‌های جنینی
  • 99. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در پزشکی با یادگیری عمیق
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.