, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی

249,950 تومان

دوره آموزشی: مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی دوره آموزشی: مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی آینده پردازش تصاویر پزشکی را همین حالا بسازید! 1. معرفی دوره به دنیای هی…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی پردازش تصویر
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر پزشکی
  • 3. تاریخچه پردازش تصویر پزشکی
  • 4. انواع داده‌های تصاویر پزشکی
  • 5. فرمت‌های رایج تصاویر پزشکی (DICOM, NIfTI)
  • 6. مبانی ریاضیاتی پردازش تصویر
  • 7. هندسه فضایی و مختصات
  • 8. مفاهیم بردارها و ماتریس‌ها
  • 9. آمار و احتمالات پایه
  • 10. جبر خطی کاربردی
  • 11. کاربرد ریاضیات در پردازش تصویر
  • 12. مبانی برنامه نویسی برای پردازش تصویر
  • 13. زبان‌های برنامه نویسی رایج (Python, C++)
  • 14. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (IDE)
  • 15. مبانی سینتکس زبان برنامه نویسی
  • 16. انواع داده‌ها و ساختارها
  • 17. دستورات شرطی و حلقه‌ها
  • 18. توابع و ماژول‌ها
  • 19. مبانی شی‌گرایی (OOP)
  • 20. مفاهیم پایه نمایش تصویر
  • 21. پیکسل و مقادیر پیکسلی
  • 22. فضاهای رنگی (RGB, Grayscale)
  • 23. نمایش دوبعدی و سه‌بعدی تصاویر
  • 24. تصاویر رستری و برداری
  • 25. نمایش بصری تصاویر
  • 26. مبانی پردازش تصویر دیجیتال
  • 27. نمونه‌برداری و کوانتیزاسیون
  • 28. مفاهیم نویز در تصاویر
  • 29. انواع نویز (Gaussian, Salt & Pepper)
  • 30. فیلتر کردن نویز (Smoothing, Sharpening)
  • 31. فیلترهای میانگین و میانه
  • 32. فیلترهای گاوسی
  • 33. فیلترهای کانولوشن
  • 34. عملیات مورفولوژیکی (Erosion, Dilation)
  • 35. باز کردن (Opening) و بستن (Closing)
  • 36. عملیات لبه‌یابی
  • 37. تشخیص لبه (Sobel, Prewitt, Canny)
  • 38. مبانی آستانه‌گذاری (Thresholding)
  • 39. آستانه‌گذاری ساده
  • 40. آستانه‌گذاری تطبیقی (Adaptive Thresholding)
  • 41. روش Otsu برای آستانه‌گذاری
  • 42. تکنیک‌های بخش‌بندی تصویر (Segmentation)
  • 43. مفهوم بخش‌بندی
  • 44. بخش‌بندی مبتنی بر آستانه
  • 45. بخش‌بندی مبتنی بر ناحیه (Region Growing)
  • 46. بخش‌بندی مبتنی بر لبه
  • 47. بخش‌بندی مبتنی بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 48. الگوریتم K-Means
  • 49. بخش‌بندی بر اساس مدل (Model-Based Segmentation)
  • 50. مبانی شناسایی و استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 51. انواع ویژگی‌ها (Shape, Texture, Intensity)
  • 52. استخراج ویژگی‌های هندسی
  • 53. استخراج ویژگی‌های بافتی
  • 54. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر رنگ
  • 55. تبدیلات تصویر
  • 56. تبدیلات فوریه (Fourier Transform)
  • 57. کاربرد تبدیل فوریه در پردازش تصویر
  • 58. فیلترینگ در حوزه فرکانس
  • 59. تبدیلات موجک (Wavelet Transform)
  • 60. کاربرد تبدیل موجک در فشرده‌سازی و حذف نویز
  • 61. مبانی یادگیری ماشین در پردازش تصویر پزشکی
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 63. انواع یادگیری ماشین (Supervised, Unsupervised)
  • 64. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 65. الگوریتم KNN
  • 66. الگوریتم SVM
  • 67. الگوریتم درخت تصمیم
  • 68. الگوریتم رگرسیون (Regression)
  • 69. الگوریتم رگرسیون خطی
  • 70. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 71. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 72. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 73. معماری‌های CNN (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)
  • 74. کاربرد CNN در تشخیص و بخش‌بندی تصاویر پزشکی
  • 75. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 76. مجموعه داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 77. تقسیم داده‌ها (Train, Validation, Test)
  • 78. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 79. انتخاب تابع هزینه (Loss Function)
  • 80. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 81. ارزیابی مدل (Metrics)
  • 82. مبانی محاسبات در پردازش تصویر پزشکی (HPC)
  • 83. مفهوم محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 84. چرا HPC برای پردازش تصویر پزشکی مهم است؟
  • 85. معماری‌های سخت‌افزاری HPC
  • 86. پردازنده‌های مرکزی (CPU)
  • 87. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 88. رایانش موازی (Parallel Computing)
  • 89. انواع موازی‌سازی (Data Parallelism, Task Parallelism)
  • 90. موازی‌سازی در سطح دستورالعمل (ILP)
  • 91. موازی‌سازی در سطح رشته (Thread-Level Parallelism)
  • 92. موازی‌سازی در سطح فرآیند (Process-Level Parallelism)
  • 93. کتابخانه‌های موازی‌سازی
  • 94. MPI (Message Passing Interface)
  • 95. OpenMP
  • 96. CUDA (Compute Unified Device Architecture)
  • 97. معماری GPU و برنامه‌نویسی CUDA
  • 98. مبانی برنامه‌نویسی GPU
  • 99. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای GPU
  • 100. کاربرد GPU در پردازش تصویر پزشکی



دوره آموزشی: مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی



دوره آموزشی: مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی

آینده پردازش تصاویر پزشکی را همین حالا بسازید!

1. معرفی دوره

به دنیای هیجان‌انگیز محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی خوش آمدید! این دوره، یک سفر آموزشی منحصربه‌فرد است که شما را با قدرت محاسبات سطح بالا (HPC) و کاربرد آن در آنالیز تصاویر پزشکی آشنا می‌کند. اگر به دنبال افزایش سرعت و دقت در تشخیص بیماری‌ها، توسعه راه‌حل‌های نوین تشخیصی و پیشبرد مرزهای دانش پزشکی هستید، این دوره برای شما طراحی شده است.

با ما همراه شوید تا با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته برنامه‌نویسی و ابزارهای قدرتمند، تصاویر پزشکی را تجزیه و تحلیل کنید، الگوهای پنهان را کشف کنید و به نتایج دقیق‌تری دست یابید. این دوره، پلی است به سوی آینده‌ای روشن در حوزه پزشکی و فناوری، جایی که داده‌ها حرف اول را می‌زنند.

2. درباره دوره

این دوره جامع، یک مقدمه کامل بر محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی است. از مفاهیم اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته، همه چیز را پوشش می‌دهد. شما با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های قدرتمندی مانند NumPy، SciPy و OpenCV، مهارت‌های لازم برای پردازش، بهبود و تحلیل تصاویر پزشکی را کسب خواهید کرد. همچنین، با اصول محاسبات سطح بالا و استفاده از GPU برای سرعت بخشیدن به فرآیندهای محاسباتی آشنا می‌شوید.

با تمرینات عملی، پروژه‌های جذاب و ارائه مثال‌های کاربردی، مفاهیم را به صورت عمیق یاد می‌گیرید و می‌توانید دانش خود را در پروژه‌های واقعی به کار ببندید.

3. موضوعات کلیدی

در این دوره، شما با موضوعات کلیدی زیر آشنا خواهید شد:

  • مبانی پردازش تصویر پزشکی
  • آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مرتبط (NumPy, SciPy, OpenCV)
  • خواندن و نوشتن انواع فایل‌های تصویر پزشکی (DICOM, PNG, JPG)
  • فیلترهای پردازش تصویر: فیلترهای میانگین، گوسی، میانه و …
  • تبدیلات مورفولوژیکی: اتساع، فرسایش، باز و بسته
  • تشخیص لبه: سوبل، پردویت، کنی
  • تبدیل فوریه و کاربردهای آن در پردازش تصویر
  • تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی (Segmentation)
  • استخراج ویژگی‌ها از تصاویر پزشکی
  • مبانی محاسبات سطح بالا (HPC)
  • استفاده از GPU برای شتاب‌دهی محاسبات
  • کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل تصاویر پزشکی (مقدماتی)
  • و بسیاری موضوعات جذاب دیگر…

4. مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی پزشکی، پزشکی، رادیولوژی، علوم کامپیوتر و رشته‌های مرتبط
  • متخصصان و پزشکان علاقه‌مند به استفاده از فناوری‌های نوین در تشخیص و درمان
  • پژوهشگران و محققان فعال در حوزه پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی
  • برنامه‌نویسان علاقه‌مند به ورود به حوزه پزشکی و فناوری
  • هر کسی که به دنبال یادگیری مهارت‌های جدید و پیشرفت در این حوزه جذاب است

5. چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما:

  • مهارت‌های اساسی و پیشرفته پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی را فرا می‌گیرید.
  • با استفاده از زبان پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند، پروژه‌های واقعی را انجام می‌دهید.
  • با اصول محاسبات سطح بالا و استفاده از GPU آشنا می‌شوید و سرعت پردازش خود را افزایش می‌دهید.
  • یک رزومه قوی و جذاب برای ورود به بازار کار به دست می‌آورید.
  • در جامعه رو به رشد متخصصان پردازش تصویر پزشکی عضو می‌شوید و با افراد متخصص تبادل نظر می‌کنید.
  • فرصت‌های شغلی بی‌شماری در حوزه فناوری پزشکی و تحقیقات علمی به دست می‌آورید.
  • توانایی حل مسائل پیچیده و چالش‌برانگیز در حوزه پزشکی را کسب می‌کنید.

همین امروز در این دوره ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!

6. سرفصل‌های دوره (100 سرفصل)

به دلیل حجم بالای سرفصل‌ها، تنها به چند نمونه اشاره می‌کنیم. سرفصل‌های جامع دوره شامل مباحث زیر و بسیار بیشتر است:

  • مقدمه‌ای بر تصاویر پزشکی و انواع آن
  • آشنایی با ساختار داده‌های تصویر
  • نصب و راه‌اندازی پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • کار با NumPy: آرایه‌ها و عملیات ریاضی
  • پردازش تصویر با OpenCV
  • خواندن و نوشتن تصاویر با OpenCV
  • فیلترهای میانگین و کاربرد آن‌ها
  • فیلتر گوسی و کاهش نویز
  • فیلتر میانه و حذف نویزهای پالس
  • تشخیص لبه با فیلتر سوبل
  • تشخیص لبه با فیلتر پردویت
  • تشخیص لبه با فیلتر کنی
  • تبدیلات مورفولوژیکی: اتساع و فرسایش
  • تبدیلات مورفولوژیکی: باز و بسته
  • تبدیلات مورفولوژیکی: گرادیان
  • تبدیل فوریه و کاربردهای آن
  • بهبود کنتراست تصویر
  • هیستوگرام و متعادل‌سازی هیستوگرام
  • تبدیلات رنگی
  • تقسیم‌بندی تصاویر با استفاده از آستانه‌گذاری
  • تقسیم‌بندی تصاویر با استفاده از روش‌های پیشرفته‌تر
  • استخراج ویژگی‌های تصویر
  • محاسبات سطح بالا (HPC) و مفاهیم اولیه
  • آشنایی با GPU و CUDA (مقدماتی)
  • شتاب‌دهی محاسبات با GPU
  • کاربرد کتابخانه‌های GPU در پردازش تصویر
  • آشنایی با DICOM و فرمت‌های تصویر پزشکی
  • خواندن و نوشتن فایل‌های DICOM
  • پردازش تصاویر DICOM
  • کاربرد هوش مصنوعی در پردازش تصاویر پزشکی (مقدماتی)
  • یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی تصاویر پزشکی (مقدماتی)
  • شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصاویر پزشکی (مقدماتی)
  • پروژه‌های عملی: پردازش و تحلیل تصاویر MRI
  • پروژه‌های عملی: پردازش و تحلیل تصاویر CT Scan
  • پروژه‌های عملی: پردازش و تحلیل تصاویر رادیوگرافی
  • … و 70 سرفصل کاربردی و عملی دیگر …

همین حالا ثبت‌نام کنید!

فرصت را از دست ندهید و همین امروز در این دوره آموزشی ثبت‌نام کنید. آینده در دستان شماست!

ثبت‌نام در دوره

© 2024 نام شرکت شما. تمامی حقوق محفوظ است.


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی”

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

پیمایش به بالا