هوش مصنوعی در اپتیک و فوتونیک

نظریه ها و فناوری های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در پزشکی

1. هوش مصنوعی چیست؟

2. ارزش هوش مصنوعی پزشکی.

3. کاربرد هوش مصنوعی در CVD.

4. چشم انداز آینده.

5. کمبودهای فعلی.

6. راه حل ممکن - "استفاده اولیه از هوش مصنوعی" و یک مدل پزشکی جدید.

نانو اپتیک و پلاسمونیک

نانو اپتیک و پلاسمونیک

این کمیته فرعی به دنبال کمک های اصلی در منطقه عمومی اپتیک های پلاسمونیک و نانو در مقیاس نانو، از جمله مواد جدید و ساختارها، پدیده های فوق العاده و پدیده های کوانتومی و طیف گسترده ای از کاربردهای مرتبط است. مباحث مثال شامل موارد زیر نیست:

پلاسمون بنیادی و پولایتون اپتیک

اپتیک های نزدیک به میدان و برنامه های کاربردی آن در تصویربرداری رزولوشن زیرسطح

مواد جدید مواد و روش های ساخت دستگاه های پلاسمونیک و نانوفوتونیک، از جمله مواد 2D مانند گرافن و مواد بر اساس پلیمرهای کاربردی

فوق العاده، غیر خطی، و پلاسمونیک های فعال و نانوفوتونیک

نانوستون های کوانتومی و پلاسمون ها، از جمله تعاملات الکترون پلاسون

اپتومکانیک، تله و دستکاری با استفاده از پلاسمون ها و نانوفوتونیک ها

فیزیک و برنامه های کاربردی دستگاه های پلاسمونیک و نانوفوتونیک در سنجش، تصویربرداری، طیف سنجی و برداشت انرژی

مواد پلاسمونیک و نانوفوتونیک قابل تنظیم و زمان بندی و برنامه های کاربردی آنها

پلاسمونیک یکپارچه برای کاربرد زیست شناسی

پلاسمونیک در انرژی های پایین تر (THZ، GHZ) - رادیوپلاسمی

یادگیری ماشین و روش های طراحی معکوس اعمال شده به پلاسمونیک

اطلاعات کوانتومی و ارتباطات

اطلاعات کوانتومی و ارتباطات

این کمیته فرعی به دنبال مشارکتهای اصلی در زمینه پردازش اطلاعات کوانتومی با فوتونیک است ، از جمله فعال کردن فن آوری های فوتونی برای ارتباطات کوانتومی ، عملکردها و کاربردهای شبکه های کوانتومی و پیشرفت در شبیه سازی و سنجش کوانتومی.

مطالعات اساسی حالات غیر کلاسیک نور

ایجاد ، دستکاری و توزیع حالتهای درهم تنیده

ارتباطات کوانتومی و رمزنگاری

معماری ، توپولوژی و عملکرد شبکه های کوانتومی

پروتکل ها و الگوریتم های محاسبات کوانتومی و ارتباطی

پردازنده های کوانتومی فوتونی

شبیه سازی کوانتومی و یادگیری ماشین

اندازه گیری و سنجش کوانتومی

پیشرفت در طیف‌سنجی فیبر نوری رامان بلادرنگ برای تشخیص زودهنگام سرطان: فشار دادن مرز به برنامه‌های آندوسکوپی بالینی

آندوسکوپ‌های انعطاف‌پذیر [1] بر اساس بازتاب نور سفید (WLR) استاندارد مراقبت برای تشخیص سرطان و نظارت بر پیش سرطان در اندام‌های داخلی است [2]. با این حال، یک چالش بالینی در تشخیص ضایعات پیش بدخیم و تغییرات اولیه نئوپلاستیک نهفته است. تکیه بر معیارهای تشخیصی بصری ذهنی (یعنی جزئیات ساختاری و مورفولوژیکی بافت) منجر به دقت تشخیصی ضعیف به دلیل فقدان تغییرات مورفولوژیکی آشکار مرتبط با دگرگونی نئوپلاستیک اولیه، حتی در دستان آندوسکوپیست های مجرب می شود [3]. تصویربرداری اتوفلورسانس (AFI) [4-6] و تصویربرداری باند باریک (NBI) [6، 7] برای بهبود تشخیص سرطان با مشاهده فلوروفورهای درون زا در بافت و افزایش کنتراست تصویر ریز عروقی بافت ایجاد شده‌اند، اما این میدان وسیع است. روش‌های تصویربرداری هنوز از ویژگی‌های تشخیصی متوسطی به دلیل وابستگی بین مشاهده‌گر و عدم توانایی آشکارسازی اطلاعات بیومولکولی خاص در مورد بافت رنج می‌برند. توسعه فن‌آوری‌های نوری پیشرفته کم‌تهاجمی یا غیرتهاجمی مبتنی بر امضاهای زیست مولکولی ذاتی سلول‌ها و بافت‌ها، سنگ بنای تشخیص آندوسکوپی است. نمونه‌برداری‌های نوری هدفمند برای کاوش بافت پرخطر در محل می‌تواند تا حد زیادی خطاهای نمونه‌برداری تصادفی بیوپسی و همچنین هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی و بار بیماران را کاهش دهد.

طیف‌سنجی رامان یک تکنیک ارتعاشی نوری منحصر به فرد است که قادر به بررسی ساختارهای مولکولی خاص و ترکیبات بافتی است و فرصت‌های جدیدی برای تشخیص زودهنگام پیش سرطان و سرطان در انسان ایجاد می‌کند. فیزیکدان هندی سر چاندراساخارا ونکاتا رامان (1888-1970) با الهام از رنگ آبی عمیق دریای مدیترانه در طول سفر دریایی به اروپا در سال 1921 و کشف اثر کامپتون [8] (جایزه نوبل 1927)، "رامان" را کشف کرد. اثر» (1928) [9]، و متعاقباً جایزه نوبل فیزیک را در سال 1930 دریافت کرد. هنگامی که فوتون های فرودی باعث تغییر قطبش در یک مولکول می شوند، بخش کوچکی از فوتون های فرودی (~1 در 10 [8]) پراکنده می شوند. تغییر در فرکانس [10]. انرژی جذب شده مربوط به حالت‌های ارتعاشی فعال رامان مولکول‌ها است، و نور پراکنده شده، اثرانگشت (FP) منحصربه‌فردی از مولکول‌ها را در نمونه‌ها حمل می‌کند. با استفاده از لیزرهای مادون قرمز نزدیک (NIR) به عنوان منابع نور تحریک، طیف‌سنجی رامان NIR دارای مزایای قابل توجهی در کاربردهای زیست پزشکی است، زیرا آب در محدوده طول موج کاری NIR جذب بسیار پایینی دارد و بافت‌ها اتوفلورسانس (AF) بسیار کمتری نسبت به استفاده کوتاه‌تر نشان می‌دهند. تحریک نور مرئی [11]. جذب آب کمتر به دلیل نفوذ عمیق نور به بافت، تشخیص اجزای بافت را آسان می کند. مطالعات اولیه به طور گسترده از طیف‌سنجی تبدیل فوریه رامان تحت تحریک NIR برای توصیف نمونه‌های بافتی مختلف، مانند بافت‌های زنان [12]، مغزها [13، 14]، شریان‌ها [15، 16]، پوست [17-20] بافت دهان [21] استفاده کرده‌اند. ] و غیره. با این حال، زمان‌های طولانی اکتساب (حداکثر 10-35 دقیقه)، و تنظیمات نوری حجیم طراحی‌های اولیه سیستم رامان، موانعی برای تشخیص پزشکی معمول در داخل بدن بودند. پیشرفت‌های فنی اخیر در لیزرهای دیود فشرده NIR، طیف‌نگارهای تصویربرداری رامان با کارایی بالا با گریتینگ‌های هولوگرافی، دوربین دستگاه همراه با شارژ عمیق (CCD)، فیلترهای بریدگی/فیلترهای رامان با لبه‌های تیز و طرح‌های مینیاتوری پروب رامان فیبر نوری کسب سریع طیف های رامان بافت NIR در محیط های بالینی را مجاز کرده اند [22-24]. شواهد انباشته‌ای از طیف‌سنجی رامان NIR برای شناسایی و تشخیص بافت در تعدادی از مکان‌های اندام (مانند پوست [25-28]، پستان [29-31]، حفره دهان [32]، حنجره/نازوفارنکس [33-36] گزارش شده است. ]، مری و معده [37-41]، کولون [37، 42]، ریه [11، 43، 44]، مثانه [45-51]، پروستات [37، 49، 52]، دهانه رحم [53، 54]، مغز [48، 55-58]، استخوان [59، 60]، شریان [61، 62] و غیره). با تشویق نتایج امیدوارکننده مطالعات ex vivo Raman و همچنین آخرین پیشرفت در فن‌آوری‌های NIR Raman، پیشرفت قابل توجهی در ترجمه طیف‌سنجی NIR Raman به کاربردهای آندوسکوپی in vivo در زمان واقعی حاصل شده است. در حال حاضر، شواهد رو به رشد قابل توجهی وجود دارد که نشان می دهد طیف سنجی رامان فیبر نوری دارای قابلیت تشخیص سریع و مشخص کردن بافت ها در داخل بدن، به روشی بدون برچسب و غیر مخرب است. این مقاله ابزار دقیق رامان بالینی پیشرفته، پیشرفت‌ها در پروب‌های آندوسکوپی رامان فیبر نوری، پیش پردازش طیفی، استخراج ویژگی‌های پیشرفته و الگوریتم‌های طبقه‌بندی مورد استفاده در طیف رامان برای تشخیص زودهنگام بیماری را بررسی می‌کند. دو دهه گذشته کار آندوسکوپی رامان خلاصه می‌شود، پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طیف‌سنجی رامان زیست‌پزشکی برجسته می‌شود، و یافته‌های زیست‌پزشکی از آخرین مطالعات بالینی in vivo نیز برای نشان دادن پتانسیل بزرگ مورد تاکید قرار می‌گیرد. 

یادگیری عمیق برای کاربردهای زیست پزشکی

خلاصه

انواع داده‌هایی که معمولاً برای یادگیری ماشینی در تحقیقات زیست‌پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله پرونده‌های سلامت الکترونیک، تصویربرداری، - omics، داده‌های حسگر و متن پزشکی، پیچیده، ناهمگن، دارای حاشیه‌نویسی ضعیف و عموماً بدون ساختار هستند. با این حال، کسب دانش و بینش عملی از همه این منابع داده، یک چالش کلیدی در اجرای پزشکی شخصی و مراقبت های بهداشتی نسل بعدی است. یادگیری عمیق، که کلاسی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر اساس شبکه‌های عصبی توصیف می‌کند، فرصت‌های موثری را برای مدل‌سازی، نمایش و یادگیری از چنین منابع پیچیده و ناهمگونی فراهم می‌کند. در اینجا، ما بررسی می‌کنیم که چگونه این پارادایم قبلاً بر مراقبت‌های بهداشتی تأثیر گذاشته است، محدودیت‌ها و نیازها برای روش‌ها و کاربردهای بهبود یافته را یادداشت می‌کنیم، و چالش‌های پیاده‌سازی و استقرار هوش انسانی تقویت‌شده بر اساس یادگیری عمیق در حوزه بالینی را مورد بحث قرار می‌دهیم.

هوش مصنوعی برای مواد نرم و فعال

هوش مصنوعی برای مواد نرم و فعال

اکتساب داده با استفاده از یادگیری ماشین

تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از یادگیری ماشینی

حذف نویز با استفاده از یادگیری ماشین

یادگیری تقویتی در سیستم های فیزیکی

دینامیک سیستم های پیچیده

جست و جوی هوشمند

استراتژی های ناوبری و جستجو

هوش مصنوعی در آینده در فیزیک پزشکی

هوش مصنوعی (AI) در دهه گذشته رشد فوق العاده ای داشته است و صنعت پزشکی را مختل می کند. در پزشکی، این در تصویربرداری پزشکی و سایر رشته های پزشکی دیجیتالی به کار رفته است، اما در زمینه های سنتی تر مانند فیزیک پزشکی، پذیرش هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه است. اگرچه پیش‌بینی می‌شود هوش مصنوعی در برخی وظایف بهتر از انسان باشد، با رشد سریع هوش مصنوعی، نگرانی‌های فزاینده‌ای برای استفاده از آن وجود دارد. تمرکز این مقاله بر روی چشم انداز فعلی و کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی در آینده در فیزیک پزشکی و رادیوتراپی است. موضوعات مربوط به هوش مصنوعی برای کسب تصویر، تقسیم‌بندی تصویر، ارائه درمان، تضمین کیفیت و پیش‌بینی نتیجه و همچنین تعامل بین انسان و هوش مصنوعی بررسی خواهد شد. این بینشی را در مورد چگونگی رویکرد و استفاده از فناوری برای افزایش کیفیت عملکرد بالینی ارائه می دهد.

کلمات کلیدی: هوش مصنوعی، فیزیک پزشکی، رادیوتراپی، اکتساب تصویر، تقسیم بندی تصویر، برنامه ریزی درمانی، ارائه درمان، تضمین کیفیت

کووید -19 منشا ، تشخیص و تجزیه و تحلیل تأثیر با استفاده از تکنیک های محاسباتی هوش مصنوعی

کووید -19

منشا ، تشخیص و تجزیه و تحلیل تأثیر با استفاده از تکنیک های محاسباتی هوش مصنوعی

توضیحات کتاب

این کتاب پیشرفت هایی را در زمینه زیست شناسی ویروس و تشخیص ، پیشگیری و کنترل عفونت ، همراه با تکنیک های غربالگری ، آزمایش و تشخیص نشان می دهد که به دانش آموزان و محققان (از پایه تا پیشرفته) جدیدترین روش های رایانه محور برای مبارزه با COVID-19 علاوه بر این ، این کتاب همچنین قبل و بعد از بحران همه گیر COVID-19 را پوشش می دهد که مطمئناً مطالب مفیدی را برای محققان فراهم می کند تا به طور گسترده در مورد مناطق تحلیلی آسیب دیده از COVID-19 فکر کنند.  

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در اپتیک زیست پزشکی