هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پردازش تصویر پزشکی دو بعدی/سه بعدی

تصاویر دیجیتالی دارای مزایای متعددی هستند ، از جمله هزینه پردازش سریعتر و ارزان تر ، ذخیره و ارتباط آسان ، ارزیابی فوری کیفیت ، کپی چندگانه با حفظ کیفیت ، بازتولید سریع و اقتصادی و دستکاری سازگار. تصاویر پزشکی دیجیتال نقش حیاتی در زندگی روزمره دارند. تصویربرداری پزشکی فرآیند تولید تصاویر قابل مشاهده از ساختارهای داخلی بدن برای مطالعه و درمان علمی و پزشکی و همچنین نمای عملکرد بافتهای داخلی است. این فرایند شناسایی و مدیریت اختلال را دنبال می کند.

اپتیک محاسباتی

اپتیک محاسباتی

تصویربرداری نوری بسیار فراتر از مشاهده تصاویر ثبت شده توسط دوربین توسعه یافته است. با استفاده از تکنیک های محاسباتی تصاویر پس از کسب اطلاعات ، می توان میزان اطلاعاتی را که می توان از تصاویر گرفته شده توسط مجموعه های ما استخراج کرد ، به حداکثر رساند. محققان از هر دو مدل ریاضی شکل گیری تصویر و پیشرفت در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده کرده اند تا نه تنها کیفیت تصاویر گرفته شده را ارتقا دهند ، بلکه ترجمه این تصاویر را به اطلاعات بیولوژیکی معنی دار نیز خودکار کنند.

هوش مصنوعی برای اینترنت موارد بهداشتی

این کتاب تحقیق درباره هوش مصنوعی برای اینترنت اشیا بهداشتی را مورد بحث قرار می دهد. این برنامه کاربردهای احتمالی یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، محاسبات نرم و تکنیک های محاسبات تکاملی در طراحی ، اجرا و بهینه سازی راه حل های چالش برانگیز مراقبت های بهداشتی را بررسی و کاوش می کند. این کتاب شامل طیف گسترده ای از موضوعات مانند تکنیک های هوش مصنوعی ، اینترنت اشیا ، ابر ، پوشیدنی ها و انتقال داده ایمن است. 

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

رشد استفاده از هوش مصنوعی در کنار میکروسکوپ

رشد استفاده از هوش مصنوعی در کنار میکروسکوپ

اکنون چندین سیستم وجود دارد که با موفقیت از یادگیری عمیق برای شناسایی سلول ها استفاده می کنند. هر کدام به طرق کمی متفاوت کار می کنند. به عنوان مثال ، یک تیم در دانشگاه کالیفرنیا روشی را ایجاد کردند که می تواند از طریق میکروسکوپ تلفن همراه و یک شبکه یادگیری عمیق ، اسپورهای گرده و قارچ موجود در هوا را شناسایی کند. این روش 94٪ دقیق است.

گوگل برای شناسایی انواع سلول از یادگیری عمیق استفاده می کند

میکروسکوپ و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) قرار است انقلابی در زمینه میکروسکوپ ایجاد کند. در سال های اخیر تیم های تحقیقاتی متعددی با موفقیت ادغام هوش مصنوعی در برنامه های بینایی را دیده اند.

این نوآوری ها که توسط Deep Learning (DL) و Deep Neural Networks (DNNs) پیش می روند ، قلمرو جدیدی از امکان را در بخش زیست  پزشکی باز می کنند.

علم تصویربرداری پزشکی

کنفرانس پیشرو که علم تصویربرداری پزشکی را بررسی می کند

تاریخ ها: 20/2/2022 - 24/2/2022

محل برگزاری: سان دیگو ، سان دیگو کالیفرنیا ، ایالات متحده

هولوگرافی ، اپتیک پراش و کاربردها

مقالات درخواستی ارائه می شوند ، اما محدود به موضوعات زیر نیستند.

هولوگرافی ، پراش و میکرو اپتیک

هولوگرام های تولید شده توسط رایانه

هولوگرافی دیجیتال

میکروسکوپ هولوگرافی دیجیتال ، میکروسکوپ هولوگرافی سه بعدی 

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین