فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های دید و زبان برای کاربردهای تصویربرداری پزشکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های دید و زبان برای کاربردهای تصویربرداری پزشکی

موضوع کلی: پردازش تصویر و هوش مصنوعی در پزشکی

موضوع میانی: یادگیری عمیق و مدل‌های چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر پزشکی
• 2. اصول تصویربرداری پزشکی: روش‌ها و کاربردها
• 3. مروری بر یادگیری ماشین در تشخیص بیماری
• 4. یادگیری عمیق: مفاهیم و معماری‌ها
• 5. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در تصویربرداری پزشکی
• 6. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها در داده‌های سری زمانی پزشکی
• 7. مدل‌های دید و زبان (Vision-Language Models): معرفی و کاربردها
• 8. معماری‌های پیشرفته مدل‌های دید و زبان
• 9. Transformerها در پردازش تصویر پزشکی
• 10. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تصویربرداری پزشکی
• 11. انتقال یادگیری در تشخیص بیماری
• 12. Fine-tuning مدل‌های دید و زبان برای طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
• 13. Fine-tuning مدل‌های دید و زبان برای تشخیص عیوب
• 14. Fine-tuning مدل‌های دید و زبان برای تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی
• 16. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
• 17. مجموعه‌داده‌های تصویربرداری پزشکی: منابع و چالش‌ها
• 18. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری عمیق در پزشکی
• 19. افزایش داده‌ها (Data Augmentation) در تصویربرداری پزشکی
• 20. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در تشخیص پزشکی
• 21. روش‌های بصری‌سازی برای درک تصمیمات مدل
• 22. کاربردهای مدل‌های دید و زبان در رادیولوژی
• 23. کاربردهای مدل‌های دید و زبان در آسیب‌شناسی
• 24. کاربردهای مدل‌های دید و زبان در چشم‌پزشکی
• 25. کاربردهای مدل‌های دید و زبان در پوست‌پزشکی
• 26. مدل‌های چندوجهی: ترکیب تصویر و داده‌های متنی
• 27. استفاده از گزارش‌های رادیولوژی در کنار تصاویر
• 28. استفاده از سوابق پزشکی در کنار تصاویر
• 29. مدل‌های توجه (Attention Mechanisms) در پردازش تصویر پزشکی
• 30. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) در تولید تصاویر پزشکی
• 31. تولید تصاویر پزشکی مصنوعی برای افزایش داده‌ها
• 32. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در تصویربرداری پزشکی
• 33. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در تصویربرداری پزشکی
• 34. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در تصویربرداری پزشکی
• 35. روش‌های کاهش ابعاد داده در پردازش تصویر پزشکی
• 36. PCA و t-SNE برای بصری‌سازی داده‌های پزشکی
• 37. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) در تحلیل تصاویر پزشکی
• 38. کاربرد GNN در تحلیل ساختار مغز
• 39. کاربرد GNN در تحلیل ساختار استخوان
• 40. مدل‌های تعاملی دید و زبان برای کمک به پزشکان
• 41. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی
• 42. چالش‌های اخلاقی و قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
• 43. حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی
• 44. تفسیرپذیری و مسئولیت‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 45. ادغام مدل‌های هوش مصنوعی در گردش کار بالینی
• 46. آینده هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی
• 47. روش‌های پردازش تصاویر سه بعدی پزشکی
• 48. تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI)
• 49. تصویربرداری سی‌تی (CT Scan)
• 50. تصویربرداری اولتراسوند (Ultrasound)
• 51. تصویربرداری پزشکی هسته‌ای (Nuclear Medicine)
• 52. تشخیص خودکار بیماری‌های ریه با استفاده از تصاویر سی‌تی
• 53. تشخیص خودکار سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی
• 54. تشخیص خودکار بیماری‌های قلبی با استفاده از MRI
• 55. تشخیص خودکار بیماری‌های مغزی با استفاده از MRI
• 56. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش تصاویر با وضوح بالا
• 57. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش تصاویر با نویز بالا
• 58. استفاده از سخت‌افزار تخصصی (GPU, TPU) برای یادگیری عمیق در پزشکی
• 59. مقایسه روش‌های مختلف بهینه‌سازی
• 60. کاربرد مدل‌های دید و زبان در آموزش پزشکی
• 61. ابزارهای توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در پزشکی
• 62. کار با فریم‌ورک‌های TensorFlow و PyTorch در تصویربرداری پزشکی
• 63. بهبود دقت تشخیص با استفاده از ترکیب مدل‌ها (Ensemble Learning)
• 64. تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها در تصویربرداری پزشکی
• 65. بهبود کارایی مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون
• 66. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار بر روی دستگاه‌های محدود
• 67. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار بر روی ابر
• 68. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 69. استخراج اطلاعات از گزارش‌های پزشکی با استفاده از NLP
• 70. تحلیل احساسات در گزارش‌های پزشکی
• 71. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربردهای آن‌ها در پزشکی