کتاب کاربرد توپولوژی داده و هوش مصنوعی در تحلیل تصاویر سی‌تی‌اسکن ریه با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد توپولوژی داده و هوش مصنوعی در تحلیل تصاویر سی‌تی‌اسکن ریه

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در پزشکی

موضوع میانی: تحلیل تصاویر پزشکی و تشخیص خودکار بیماری‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تحلیل تصاویر پزشکی و ضرورت‌های هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها
  • 2. آشنایی با ساختار و آناتومی ریه در تصاویر سی‌تی‌اسکن
  • 3. پیش‌پردازش و آماده‌سازی تصاویر پزشکی برای تحلیل‌های محاسباتی
  • 4. استانداردهای ذخیره‌سازی و فرمت‌های استاندارد تصاویر پزشکی DICOM
  • 5. اصول کاهش نویز و بهبود کیفیت تصاویر سی‌تی‌اسکن ریه
  • 6. بخش‌بندی تصاویر ریه برای جداسازی بافت‌های درگیر
  • 7. مفاهیم پایه در توپولوژی داده‌ها و کاربرد آن در تحلیل تصاویر
  • 8. تحلیل پایداری ساختارهای هندسی در داده‌های پزشکی
  • 9. مفهوم همولوژی و کاربرد آن در شناسایی الگوهای پیچیده بافتی
  • 10. استخراج ویژگی‌های توپولوژیک از تصاویر سی‌تی‌اسکن
  • 11. مبانی یادگیری ماشین در تشخیص خودکار بیماری‌های ریوی
  • 12. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر پزشکی
  • 13. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از مجموعه‌داده‌های استاندارد ریه
  • 14. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌های تشخیص بیماری در محیط بالینی
  • 15. مفهوم نمودارهای ماندگار در تحلیل توپولوژیک داده‌ها
  • 16. ترکیب ویژگی‌های هندسی و توپولوژیک برای افزایش دقت تشخیص
  • 17. شناسایی الگوهای درگیری ریوی در بیماری‌های تنفسی با روش‌های هوش مصنوعی
  • 18. مقایسه روش‌های یادگیری عمیق با رویکردهای توپولوژیک
  • 19. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص برای کاهش خطاهای تشخیصی
  • 20. بررسی چالش‌های تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در پزشکی
  • 21. اصول اخلاق حرفه‌ای در استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص‌های پزشکی
  • 22. حفاظت از حریم خصوصی داده‌های بیماران در فرآیندهای تحلیل هوشمند
  • 23. کاربرد هوش مصنوعی در پایش پیشرفت بیماری‌های ریوی
  • 24. یکپارچه‌سازی سامانه‌های تحلیل تصویر با سیستم‌های اطلاعات بیمارستانی
  • 25. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تشخیص‌های تصویربرداری پزشکی ایران
  • 26. ارائه گزارش‌های تشخیصی خودکار به کادر درمان و پزشکان متخصص
  • 27. اعتبارسنجی بالینی و اخذ مجوزهای لازم برای ابزارهای هوش مصنوعی پزشکی
  • 28. مدیریت خطاهای احتمالی در تشخیص‌های خودکار و اهمیت نظارت انسانی
  • 29. زیرساخت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری مورد نیاز برای تحلیل تصاویر پزشکی
  • 30. پروژه نهایی طراحی یک سامانه تحلیلگر تصاویر سی‌تی‌اسکن ریه
تگ‌ها: پردازش تصویر پزشکی تحلیل تصاویر پزشکی تحلیل همولوژی تصاویر تشخیص خودکار بیماری تشخیص کووید-۱۹ توپولوژی داده‌ها سی‌تی اسکن ریه هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری ماشین در پزشکی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.