آموزش پایتون برای تصویربرداری پزشکی: راهنمای مبتدیان - آخرین آپدیت

آموزش پایتون و پردازش تصاویر پزشکی

این دوره آموزشی مقدماتی، دریچه‌ای نو به سوی دنیای جذاب پردازش تصاویر پزشکی با استفاده از زبان قدرتمند پایتون برای علاقه‌مندان مبتدی می‌گشاید. شرکت‌کنندگان در این دوره با یادگیری پایتون برای تصاویر پزشکی، قادر خواهند بود تا داده‌های حیاتی تصویربرداری پزشکی را تجزیه و تحلیل، بصری‌سازی و پردازش کنند و کاربردهای آن را در زمینه‌هایی چون رادیولوژی، تشخیص بیماری‌ها و تحقیقات علمی کشف نمایند.

چرا پایتون برای تصاویر پزشکی؟

دوره ما رویکردی عملی را ارائه می‌دهد و شما را در استفاده از کتابخانه‌های ضروری پایتون راهنمایی می‌کند. همزمان، مفاهیم کلیدی تصویربرداری پزشکی از جمله کار با فایل‌های DICOM، تقسیم‌بندی تصاویر (Segmentation) و بهبود کیفیت تصاویر (Enhancement) را به شما معرفی خواهد کرد. با اتمام این دوره، دانشجویان مهارت‌های بنیادین لازم برای دستکاری و تفسیر تصاویر پزشکی را کسب کرده و پایه‌ای محکم برای مطالعات پیشرفته یا مشاغل مرتبط با فناوری سلامت، بیوانفورماتیک و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی بنا نهاده‌اند. هیچ پیش‌نیاز دانش تخصصی در زمینه تصویربرداری پزشکی لازم نیست – تنها اشتیاق به یادگیری کافیست!

آنچه فرا خواهید گرفت:

• آشنایی با انواع تصاویر پزشکی: از تصاویر 8 بیتی مانند PNG، JPEG و BMP تا فرمت‌های تخصصی‌تر مانند DICOM، Nifti و TIFF.
• تجربه عملی در خواندن، بصری‌سازی و نوشتن فرمت‌های مختلف تصاویر پزشکی با پایتون.
• درک جامع از انواع تصاویر پزشکی از جمله تصاویر 8 و 16 بیتی، سیاه و سفید و رنگی، و تصاویر دوبعدی و سه‌بعدی.
• قابلیت خواندن و نوشتن خصوصیات هدر (Header Attributes) در فراداده (Meta Data) موجود در هدر تصاویر با پایتون.
• به‌کارگیری تکنیک‌های پایه پردازش تصویر با پایتون.
• استفاده از بسته‌های مختلف پایتون و توابع مربوط به آن‌ها برای کار با انواع تصاویر پزشکی.

فرمت‌های تصاویر پزشکی:

در این دوره، شما چگونگی کار با تصاویر پزشکی در فرمت‌های رایج مانند DICOM، PNG و JPEG را با استفاده از کتابخانه‌های محبوب پایتون فرا خواهید گرفت. دوره شما را در مفاهیم کلیدی از جمله خواندن و نمایش تصاویر پزشکی، تبدیل‌های پایه تصویر، کاهش نویز، بهبود کیفیت تصویر و استخراج ویژگی‌ها هدایت خواهد کرد. تاکید بر تمرین‌های عملی است تا دانش‌پذیران در کار با داده‌های پزشکی اعتماد به نفس کسب کنند.

کاربردها و مثال‌های واقعی:

در طول دوره، با مثال‌های واقعی از تصاویر MRI، CT اسکن و X-ray آشنا خواهید شد و مهارت‌هایی را کسب می‌کنید که در حوزه‌های مختلف پزشکی، از تشخیص تا تحقیقات، قابل کاربرد است. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود اسکریپت‌های ساده پایتون را برای پردازش و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی بنویسند، اصول اولیه فرمت‌های تصاویر پزشکی را درک کنند و پایه‌ای قوی برای کاوش بیشتر در زمینه تصویربرداری پزشکی داشته باشند.

پیش‌نیازها:

برنامه‌نویسی مقدماتی پایتون (Basic Python programming)