اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصویر پزشکی با مقیاس بزرگ

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصویر پزشکی با مقیاس بزرگ

تگ‌ها: CUDA DICOM GPU HPC Python الگوریتم‌های پزشکی بهینه‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی تصاویر پزشکی بهینه‌سازی عملکرد پردازش تصویر پزشکی پردازش موازی تصویر پزشکی مقیاس بزرگ تصویربرداری پزشکی محاسبات سطح بالا یادگیری عمیق پزشکی

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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصویر پزشکی با مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل تصویر پزشکی و چالش‌های مقیاس بزرگ
  • 2. اصول پردازش تصویر پزشکی: یک مرور سریع
  • 3. فرمت‌های رایج تصاویر پزشکی (DICOM, NIfTI و غیره) و نحوه کار با آن‌ها
  • 4. مبانی بهینه‌سازی الگوریتم‌ها: تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
  • 5. معرفی ابزارهای پروفایلینگ و Benchmarking در پایتون
  • 6. بهینه‌سازی الگوریتم‌های فیلترینگ تصاویر پزشکی
  • 7. بهینه‌سازی الگوریتم‌های Segmentation تصاویر پزشکی
  • 8. بهینه‌سازی الگوریتم‌های Registration تصاویر پزشکی
  • 9. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تشخیص ویژگی (Feature Detection) در تصاویر پزشکی
  • 10. بهینه‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی تصاویر پزشکی (Classification)
  • 11. استفاده از کتابخانه‌های NumPy و SciPy برای بهینه‌سازی محاسبات
  • 12. بهینه‌سازی با استفاده از Numba و Cython
  • 13. مقدمه‌ای بر برنامه نویسی موازی در پایتون
  • 14. استفاده از کتابخانه Multiprocessing برای پردازش موازی تصاویر
  • 15. استفاده از کتابخانه Dask برای پردازش موازی تصاویر بزرگ
  • 16. مقدمه‌ای بر CUDA و برنامه نویسی GPU
  • 17. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از CUDA
  • 18. استفاده از کتابخانه cuDNN برای یادگیری عمیق در GPU
  • 19. مقدمه‌ای بر OpenCL و برنامه نویسی GPU
  • 20. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از OpenCL
  • 21. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی شده برای تصاویر پزشکی (ITK, VTK)
  • 22. بهینه‌سازی الگوریتم‌های کاهش نویز در تصاویر پزشکی
  • 23. بهینه‌سازی الگوریتم‌های بازسازی تصویر (Image Reconstruction)
  • 24. بهینه‌سازی الگوریتم‌های Morphological Image Processing
  • 25. بهینه‌سازی الگوریتم‌های Image Enhancement
  • 26. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل بافت (Texture Analysis)
  • 27. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصاویر سه بعدی
  • 28. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصاویر حجمی (Volumetric Images)
  • 29. استفاده از روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای بهینه‌سازی
  • 30. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و بهینه‌سازی مدل‌ها برای تصاویر پزشکی
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای تصاویر پزشکی
  • 32. استفاده از تکنیک‌های Quantization برای کاهش حجم مدل‌ها
  • 33. استفاده از تکنیک‌های Pruning برای کاهش حجم مدل‌ها
  • 34. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تشخیص تومور در تصاویر پزشکی
  • 35. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تشخیص شکستگی در تصاویر پزشکی
  • 36. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تشخیص بیماری‌های قلبی عروقی از تصاویر پزشکی
  • 37. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تشخیص بیماری‌های ریوی از تصاویر پزشکی
  • 38. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تشخیص بیماری‌های مغزی از تصاویر پزشکی
  • 39. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصاویر رادیولوژی
  • 40. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصاویر MRI
  • 41. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصاویر CT Scan
  • 42. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصاویر PET Scan
  • 43. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصاویر Ultrasound
  • 44. کار با مجموعه‌داده‌های بزرگ تصاویر پزشکی
  • 45. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش تصاویر پزشکی
  • 46. استفاده از فرمت‌های فشرده‌سازی تصاویر پزشکی (JPEG, PNG, WebP)
  • 47. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصاویر پزشکی در محیط ابری
  • 48. استفاده از سرویس‌های ابری برای پردازش تصاویر پزشکی (AWS, Azure, Google Cloud)
  • 49. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصاویر پزشکی با استفاده از Docker و Kubernetes
  • 50. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای پردازش تصاویر پزشکی
  • 51. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصاویر پزشکی برای دستگاه‌های Embedded
  • 52. آینده‌ی بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل تصویر پزشکی

📚 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.