آموزش پردازش و طبقه بندی تصاویر پزشکی با پایتون Python + گواهینامه
6 ساعت
4.1
پردازش و طبقهبندی تصاویر پزشکی چیست؟ پردازش و طبقهبندی تصاویر پزشکی به معنای استفاده از الگوریتمهای مختلف پردازش تصویر برای تحلیل و تفسیر تصاویر پزشکی مانند سیتی اسکن، امآرای، تصاویر رادیوگرافی و... است. این کاربرد از پردازش تصویر، در حوزه پزشکی بسیار حائز اهمیت و کاربردی است. زبان برنامهنویسی پایتون (Python) چیست؟ پایتون یک زبان برنامهنویسی سطح بالا است که به دلیل سینتکس ساده و خوانایی بالا، برای برنامهنویسان مبتدی و حرفهای بسیار جذاب و محبوب است. پایتون در بسیاری از زمینههای برنامهنویسی مانند تحلیل دادهها، ماشین بینایی، هوش مصنوعی و پردازش و طبقهبندی تصاویر پزشکی و... کاربرد دارد. اهمیت یادگیری پردازش و طبقهبندی تصاویر پزشکی با پایتون چیست؟ حوزه پردازش تصاویر پزشکی دارای کاربردهای بسیاری است که میتوان به تشخیص مشکلات چشمی از روی تصاویر شبکیه چشم، تشخیص عارضههای پوستی، بررسی تومورهای سیستم گوارشی و همچنین بخشبندی تصاویر MRI جهت تشخیص تومورهای مغزی انسان اشاره کرد. نگرشهای گوناگونی برای دستهبندی و خوشهبندی مبتنی بر یادگیری ماشین، در جهت افزایش دقت در غربالگری و تشخیص بیماریها ارائه شده است و یادگیری این مهارتها، فرصتهای تازهای را برای انجام تحقیقات جدید و ساخت تکنولوژیهای نوین در حوزه پزشکی فراهم میکند. در این فرادرس چه چیزی یاد میگیریم؟ در این فرادرس، به آموزش مباحث مربوط به زبان برنامهنویسی پایتون، پردازش تصاویر، یادگیری ماشین و شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) در حیطه پزشکی میپردازیم. ابتدا کاربردهای پردازش تصاویر پزشکی را مطرح میکنیم و سپس قدمبهقدم مسیری که یک متخصص در این حوزه طی میکند را با هم طی میکنیم. در این مسیر، مفاهیم اولیه و اساسی مربوط به شبکههای عصبی کانولوشنی را آموزش میدهیم. سپس به جمعآوری یک دیتاست میپردازیم. در این راستا، از دیتاستهای موجود در اینترنت استفاده میکنیم و چگونگی بهینهکردن دیتاستهای موجود در اینترنت را با توجه به نیاز خود آموزش میدهیم. در ادامه، تکنیکهای پیشپردازش تصاویر و چگونگی آماده کردن دادهها برای مرحله بعدی را مورد بررسی قرار میدهیم. سپس طراحی شبکه عصبی کانولوشنی را برای طبقهبندی تصاویر آموزش میدهیم و در نهایت به سنجش و بررسی دقت مدل CNN طراحیشده میپردازیم.
