سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پردازش تصویر پزشکی با یادگیری عمیق

کتاب پردازش تصویر پزشکی با 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 پردازش تصویر پزشکی با یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 2. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 3. معماری‌های پایه CNN: LeNet، AlexNet
  • 4. معماری‌های پیشرفته CNN: VGG، ResNet، Inception
  • 5. آماده‌سازی داده‌های تصویر پزشکی
  • 6. پیش‌پردازش تصاویر پزشکی: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 7. افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر پزشکی
  • 8. تقسیم داده: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 9. معرفی چارچوب‌های یادگیری عمیق: TensorFlow و PyTorch
  • 10. پیاده‌سازی شبکه‌های CNN با Keras
  • 11. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین برای پردازش تصویر
  • 12. ماتریس کانفیوژن و معیارهای ارزیابی مدل
  • 13. دقت (Accuracy)، صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 14. امتیاز F1 و AUC-ROC
  • 15. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
  • 16. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌ها
  • 17. تشخیص تومور در تصاویر MRI و CT
  • 18. شناسایی رتینوپاتی دیابتی از تصاویر شبکیه
  • 19. تشخیص بیماری‌های ریوی از تصاویر X-ray
  • 20. طبقه‌بندی تصاویر پاتولوژی
  • 21. مقدمه‌ای بر قطعه‌بندی تصاویر پزشکی (Image Segmentation)
  • 22. مدل‌های U-Net برای قطعه‌بندی
  • 23. قطعه‌بندی تومور مغزی
  • 24. قطعه‌بندی اندام‌ها در تصاویر پزشکی
  • 25. کاربرد قطعه‌بندی در برنامه‌ریزی درمانی
  • 26. مقدمه‌ای بر تشخیص اشیاء در تصاویر پزشکی (Object Detection)
  • 27. مدل‌های Faster R-CNN و YOLO
  • 28. تشخیص ضایعات پوستی
  • 29. شناسایی عروق خونی
  • 30. تشخیص شکستگی استخوان
  • 31. مقدمه‌ای بر بازسازی تصاویر پزشکی
  • 32. تکنیک‌های بازسازی از داده‌های پراکنده
  • 33. کاربرد یادگیری عمیق در حذف نویز
  • 34. بهبود کیفیت تصاویر پزشکی
  • 35. افزایش وضوح تصاویر
  • 36. مقدمه‌ای بر پردازش تصاویر سه‌بعدی پزشکی
  • 37. کانولوشن سه‌بعدی
  • 38. شبکه‌های CNN سه‌بعدی
  • 39. کاربرد در تصاویر MRI و CT سه‌بعدی
  • 40. بازسازی مدل‌های سه‌بعدی از تصاویر
  • 41. مقدمه‌ای بر تولید تصاویر پزشکی (Image Generation)
  • 42. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 43. کاربرد GAN در افزایش داده
  • 44. تولید تصاویر پزشکی مصنوعی
  • 45. بهبود کیفیت تصاویر با GAN
  • 46. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 47. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 48. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 49. کاربرد در مجموعه داده‌های کوچک پزشکی
  • 50. افزایش عملکرد مدل با یادگیری انتقالی
  • 51. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف عصبی (GNN) در پزشکی
  • 52. پردازش داده‌های ساختار یافته پزشکی
  • 53. کاربرد GNN در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 54. ترکیب GNN و CNN
  • 55. مدل‌های هیبریدی برای پردازش تصویر پزشکی
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری چندوجهی (Multi-modal Learning)
  • 57. ترکیب تصاویر و داده‌های بالینی
  • 58. تحلیل همزمان تصاویر CT و MRI
  • 59. استفاده از داده‌های ژنومیک و تصاویر
  • 60. مدل‌های یکپارچه برای تشخیص جامع
  • 61. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (XAI)
  • 62. تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 63. تفسیرپذیری شبکه‌های CNN
  • 64. شناسایی مناطق مهم تصویر
  • 65. ارزیابی اعتمادپذیری مدل
  • 66. مقدمه‌ای بر مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در داده‌های پزشکی
  • 67. قوانین حفاظت از داده‌های بیمار
  • 68. استانداردهای امنیتی در ذخیره‌سازی و انتقال داده
  • 69. نکات حقوقی در استفاده از داده‌های پزشکی
  • 70. اهمیت حفظ حریم خصوصی بیمار
  • 71. مقدمه‌ای بر پردازش تصاویر پزشکی در زمان واقعی (Real-time)
  • 72. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت
  • 73. کاربرد در جراحی رباتیک
  • 74. پردازش تصاویر آندوسکوپی
  • 75. سیستم‌های پایش بیمار
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در پزشکی
  • 77. کاربرد در کنترل ربات‌های جراحی
  • 78. بهینه‌سازی پروتکل‌های درمانی
  • 79. تصمیم‌گیری خودکار در پزشکی
  • 80. یادگیری تقویتی برای بهبود فرآیندها
  • 81. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال‌های پزشکی
  • 82. تحلیل سیگنال ECG
  • 83. تحلیل سیگنال EEG
  • 84. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش سیگنال
  • 85. ترکیب پردازش سیگنال و تصویر
  • 86. مقدمه‌ای بر پردازش تصاویر میکروسکوپی
  • 87. شناسایی سلول‌ها
  • 88. تحلیل بافت‌شناسی
  • 89. کاربرد در کشف دارو
  • 90. مدل‌های یادگیری عمیق برای تصاویر میکروسکوپی
  • 91. مقدمه‌ای بر پردازش تصاویر اپتیکی
  • 92. تحلیل داده‌های حاصل از میکروسکوپ‌های نوری
  • 93. کاربرد در تشخیص بیماری‌های چشمی
  • 94. پردازش تصاویر OCT
  • 95. مدل‌های یادگیری عمیق برای تصاویر اپتیکی
  • 96. مقدمه‌ای بر پردازش تصاویر رادیوگرافی
  • 97. تحلیل تصاویر X-ray
  • 98. تشخیص شکستگی و بیماری‌های ریوی
  • 99. کاربرد در غربالگری
  • 100. مدل‌های یادگیری عمیق برای تصاویر رادیوگرافی

📚 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.