💢 تشخیص سرقت در فروشگاه به کمک بینایی ماشین

✳ شرکت StopLift ادعا می کند که یک سیستم بینایی ماشین توسعه داده که دزدی ها و دیگر کمبود ها را در فروشگاه های زنجیره ای کاهش می دهد.

◽محصول شرکت که ScanItAll نام دارد سیستمی است که خطاهای فروشندگان و همچنین فروشندگانی که محصولات را اسکن نمی کنند را مشخص می کند. نام دیگر این محصول sweethearting است. sweethearting به معنای اسکن تقلبی یک محصول توسط فروشنده است. در sweethearting فروشنده برای مشتری خود که دوست، خانواده یا همکار او است، اجناسی را اسکن نمی کند.

◽تکنولوژی بینایی ماشین موجود در ScanItAll در دوربین های متصل به سقف و سیستم های POS فروشگاه وجود دارد. نرم افزار از طریق دوربین، مشاهده می کند که آیا صندوقدار همه ی کالاها را اسکن می کند. اگر محصولی در POS اسکن نشود، با عنوان “گم شده” توسط نرم افزار برچسب می خورد. بعد از ثبت این مورد، نوبت مدیریت است که تدابیری را برای جلوگیری از موارد مشابه در آینده اتخاذ کند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

بهبود عملکرد LLM با تصحیح خودکار ، به سبک گوگل!

▪️تصحیح خودکار یک قابلیت بسیار مطلوب برای LLMها است، اما تاکنون عمدتاً نا موفق بوده است.

▪️درواقع رویکردهای موجود یا به مدل‌های چندگانه نیاز دارند یا به نظارت خارجی تکیه می‌کنند.

▪️روش جدید DeepMind گوگل به نام SCoRe، توانایی تصحیح خودکار یک LLM را با استفاده از داده‌های تولید شده توسط خودش به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد.

✔ این روش به این صورت کار می‌کند:

۱. مدل به تنهایی مجموعه‌ای از آثار تصحیح را تولید می‌کند.

۲. سپس بر روی این آثار با استفاده از یادگیری تقویتی آموزش می‌بیند و یاد می‌گیرد که چگونه پاداش را برای تصحیح خودکار موثر حداکثری کند.

۳. نکته کلیدی این است که SCoRe از تکنیک‌های تنظیم (regularization) استفاده می‌کند تا از حفظ پاسخ‌های با پاداش بالا جلوگیری کند. به جای این، مدل یک استراتژی قوی برای تصحیح خودکار را یاد می‌گیرد.

+ وقتی که این روش بر روی مدل‌های Gemini 1.0 Pro و 1.5 Flash اعمال شد، عملکرد تصحیح خودکار آنها به ترتیب 15.6٪ و 9.1٪ در معیارهای MATH و HumanEval افزایش یافت.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#deep_learning
#LLM

🩻 نقش Localization در پردازش تصاویر پزشکی

✴ الگوریتم Localization (محل‌یابی) در پردازش تصاویر پزشکی به معنای شناسایی و تعیین موقعیت دقیق نواحی خاص در داخل بدن است.این نقش در زمینه‌های مختلفی اهمیت دارد و می‌تواند به بهبود تشخیص کمک کند.

✴ در ادامه به برخی از جنبه‌های کلیدی نقش localization در پردازش تصاویر پزشکی اشاره می‌شود:

1️⃣. شناسایی نواحی مشکوک: Localization به پزشکان کمک می‌کند تا نواحی مشکوک یا عارضه‌های احتمالی مانند تومورها، زخم‌ها یا عفونت‌ها را به‌طور دقیق شناسایی کنند. این اطلاعات بسیار مهم است چرا که می‌تواند تعیین‌کننده روش‌های درمانی باشد.

2️⃣. بهبود دقت تشخیص: با داشتن اطلاعات دقیق در مورد موقعیت ناهنجاری‌ها، دقت تشخیص افزایش می‌یابد. این مسئله کمک می‌کند تا پزشکان بتوانند تفسیر بهتری از تصاویر پزشکی داشته باشند و نتیجه‌گیری‌های بهتری در مورد وضعیت بیمار کنند.

3️⃣. راهنمایی برای درمان: Localization می‌تواند به عنوان یک ابزار راهنمایی در حین انجام درمان‌های آندوسکوپیک مانند بیوپسی یا درمان‌های مداخله‌ای عمل کند. تعیین دقیق موقعیت ناهنجاری‌ها به پزشکان کمک می‌کند تا در زمان درمان به‌طور مؤثرتری عمل کنند.

4️⃣. افزایش کارایی تصویربرداری: با بهره‌برداری از تکنیک‌های localization، می‌توان تصویر برداری را به نحوی بهینه کرد که روی نواحی خاص تمرکز بیشتری داشته باشد و از زمان و منابع در حین انجام تصویربرداری صرفه‌جویی کند.

5️⃣. تحلیل و تفسیر بهتر: پس از localization مناسب، ویژگی‌های بالینی و تصویرگری بهتر از نواحی مشکوک برای مقایسه و تجزیه و تحلیل‌های بعدی فراهم می‌شود، که می‌تواند به عنوان یک منبع ارزشمند برای تحقیقات علمی و تلاش‌های بالینی به‌کار رود.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

🪩سازنده Chat GPT: احتمالاً تا چندهزار روز دیگر به اَبَرهوش مصنوعی دست می‌یابیم

🔹️«سم آلتمن»، مدیرعامل OpenAI، به‌تازگی در وبلاگ شخصی‌اش چشم‌انداز خود را درباره آینده‌ مبتنی بر هوش مصنوعی بشر تشریح کرد. او در این مقاله تصویری ترسیم می‌کند که در آن پیشرفت انسان به لطف هوش مصنوعی شتاب می‌گیرد. به‌ باور آلتمن، ابرهوش مصنوعی (ASI) در چندهزار روز آینده ظهور خواهد کرد.

🔹️هدف فعلی OpenAI ایجاد هوش جامع مصنوعی (AGI) است که به فناوری اطلاق می‌شود که می‌تواند با هوش انسان در انجام بسیاری از کارها بدون نیاز به آموزش‌های خاص مطابقت داشته باشد. در مقابل، ASI یا ابرهوش مصنوعی نیز وجود دارد که پا را از AGI فراتر می‌گذارد و می‌توان آن را سطحی از هوش ماشینی دانست که می‌تواند به‌طرز چشمگیری در هر کار فکری، حتی تا حدی غیرقابل‌درک برای ما بهتر از انسان‌ها عمل کند.

🔹️سم آلتمن در مقاله خود تاریخ دقیقی برای ظهور این عصر جدید ذکر نمی‌کند و فقط می‌گوید در چندهزار روز آینده، به ASI خواهیم رسید. بااین‌حال می‌توان تخمین زد ظرف یک دهه به این فناوری برسیم.
🔎 Akharinkhabar

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#AI
#top_news

🟠 معرفی Region Adjacency Graph (RAG) که فوق العاده جذاب است!

✴ گراف هم‌جواری نواحی ( RAG) یک ساختار داده‌ای است که برای نمایش و تجزیه و تحلیل ویژگی‌های تصویر استفاده می‌شود. این گراف به طور خاص برای نشان دادن ارتباطات بین نواحی مختلف در یک تصویر به کار می‌رود. به عبارت دیگر، گراف هم‌جواری نواحی می‌تواند نواحی (مانند بخش‌های مختلف یک شیء یا پس‌زمینه) را به عنوان گره‌ها و ارتباطات بین آن‌ها (مانند پیوستگی یا تماس) را به عنوان یال‌ها نمایش دهد.

✴ هر ناحیه ای که در تصویر شناسایی شده، یک گره در گراف را تشکیل می‌دهد. این نواحی معمولاً با استفاده از تکنیک‌های نوینی مانند آستانه‌گذاری، خوشه‌بندی یا تقسیم‌بندی تصویر مشخص می‌شوند.

✴ در نهایت، گراف هم‌جواری نواحی ابزاری مفید برای درک و تحلیل تصاویر پیچیده است و می‌تواند به بهبود دقت الگوریتم‌های پردازش تصویر کمک کند.

با ماهمراه باشید🌱
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

🖇چرا شبکه‌های عصبی گراف در سال ۲۰۲۴ اهمیت دارند؟

⚪هر سیستمی که شامل موجودیت‌ها و روابط بین آن‌ها باشد می‌تواند به‌عنوان یک گراف شناخته شود. اگرچه الگوریتم‌های یادگیری عمیق در دهه گذشته در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و شناسایی گفتار پیشرفت‌های چشمگیری داشته‌اند، به دلیل توانایی آن‌ها در استخراج ویژگی‌های سطح بالا از داده‌ها با عبور از لایه‌های غیرخطی، اکثر معماری‌های یادگیری عمیق به‌طور خاص برای داده‌های ساختار اقلیدسی طراحی شده‌اند، مانند داده‌های جدولی، تصاویر، متن و صدا، در حالی که داده‌های گرافی به‌طور عمده نادیده گرفته شده‌اند.

⚪روش‌های هوش مصنوعی سنتی برای استخراج اطلاعات از اشیاء رمزگذاری شده با ساختارهای نسبتاً «سخت» طراحی شده‌اند. به عنوان مثال، تصاویر معمولاً به‌عنوان شبکه‌های ۲ بعدی ثابت از پیکسل‌ها رمزگذاری می‌شوند و متن به‌عنوان یک دنباله ۱ بعدی از کلمات (یا توکن‌ها). ساختار گراف اطلاعات ارزشمندی را که از نمایندگی داده با ابعاد بالاتر از این موجودیت‌ها و روابط آن‌ها ناشی می‌شود، مطرح می‌کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#deep_learning
#GNN

🪩شبکه های عصبی گراف(GNN) پشتیبان پیشرفت های اخیر هوش مصنوعی هستند!

◻در حالی که سیستم‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT اخیراً در کانون توجه قرار گرفته‌اند، شبکه‌های عصبی گراف (GNN) به سرعت در حال پیشرفت هستند.

◻در چند سال گذشته، GNN ها به آرامی به قهرمان پنهان پشت یک سری دستاوردهای هیجان‌انگیز تبدیل شده‌اند که از پیشرفتهای تحقیقاتی و دانشگاهی به راه‌حل‌های واقعی و به‌کارگیری شده در مقیاس بزرگ تبدیل شده‌اند.

◻شرکت‌هایی مانند اوبر، گوگل، علی‌بابا، پینترست و توییتر در حال تغییر به رویکردهای مبتنی بر GNN در برخی از محصولات اصلی خود هستند، که این تغییر به دلیل بهبودهای قابل توجه عملکرد که این روش‌ها در مقایسه با معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی قبلی نشان می‌دهند، صورت گرفته است.

◻داده‌های ساختار گرافی یک چارچوب عمومی و انعطاف‌پذیر برای توصیف و تحلیل هر مجموعه ممکن از موجودیت‌ها و تعاملات متقابل آن‌ها را فراهم می‌کند.
🆔️telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#deep_learning
#GNN

🩻 معرفی Cone Beam Computed Tomography (CBCT)

💠 تصویربرداری CBCT یک نوع فناوری تصویربرداری پزشکی است که برای تهیه تصاویر سه‌بعدی از ساختارهای داخلی بدن استفاده می‌شود.

💠 در این روش، به جای استفاده از تکنیک‌های رایج مانند سی‌تی‌اسکن معمولی، از یک منبع پرتو ایکس که به شکل مخروطی تابش می‌کند، استفاده می‌شود.

💠 روشCBCT به ویژه در دندانپزشکی، ارتودنسی و جراحی‌های فک و صورت کاربرد دارد و مزایای زیادی مانند دوز پایین پرتو، دقت بالاتر و سرعت بالای تصویربرداری را ارائه می‌دهد.

+ این تکنیک می‌تواند اطلاعات دقیقی درباره ساختارهای استخوانی و بافت نرم فراهم کند و به پزشکان در تشخیص و درمان کمک کند.

🆔️telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#CBCT

📄 تازه های دنیای پژوهش

▪️این مقاله که به تازگی در nature به چاپ رسیده است در رابطه با سرطان دهان است که یک چالش بهداشتی جهانی است و تشخیص بافت‌شناسی آن دشوار است.
▪️تفسیر دقیق بافت‌شناسی نمونه‌های بافت سرطان دهان هنوز با چالش‌هایی مواجه است و تشخیص زودهنگام بین مشاهده‌گران، بسیار دشوار است.
▪️استفاده از هوش مصنوعی (الگوریتم‌های یادگیری عمیق) برای تصاویر بافت‌شناسی سرطان دهان نویدبخش تشخیص سریع است. با این حال، این امر به یک مجموعه داده با کیفیت و حاوی نشانه‌گذاری نیاز دارد تا مدل‌های هوش مصنوعی ساخته شوند.▪️در این مقاله پایگاه داده ORCHID (پایگاه داده تصویر بافت‌شناسی سرطان دهان) معرفی شده است که به منظور پیشبرد تحقیقات در تجزیه و تحلیل تصاویر بافت‌شناسی مبتنی بر هوش مصنوعی برای سرطان و پیش‌سرطان دهان تهیه شده است.
▪️هدف این پایگاه داده کمک به توسعه تشخیص‌های سریع مبتنی بر هوش مصنوعی برای OSMF و OSCC و زیرگروه‌های آن‌هاست.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

✳ سنجش و نظارت وضعیت محصولات کشاورزی با بینایی ماشین

◻ شرکت Slantrange ادعا می کند که هواپیمای بدون سرنشین مجهز به بینایی ماشین توسعه داده که به سیستم هوشمندی شامل سنسورها، پردازشگرها، ابزار ذخیره سازی، شبکه ها و برنامه های تحلیل هوش مصنوعی و دیگر واسط ها متصل است تا شرایط محصولات را اندازه گیری و نظارت کند.

◻ این شرکت ادعا می کند که هواپیماهای بدون سرنشین آن تصاویری از زمین های کشاورزی را ثبت کرده و نتایج حاصل از شرایط استرس زای محصول را در مقایسه با شرایطی که محصول در حالت استرس قرار ندارد، نشان می دهد. این عوامل استرس زا عبارتند از هجوم آفت ها، کمبود مواد غذایی و کمبود آب که معیارهایی برای برآورد بازده برداشت هستند.

◻ این نتایج به سیستم تحلیلی SlantView داده می شود تا داده ها تفسیر شوند و در نهایت به کشاورزان در تصمیم گیری برای درمان شرایط استرس زا کمک می کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#machin_vision
#top_news

AI selection process.pdf

🖇 مراحل انتخاب مناسب ترین ابزار هوش مصنوعی برای پروژه و کسب و کار

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#deep_learning
#AI

🚀 ده مرحله برای انتخاب ابزار هوش مصنوعی متناسب با پروژه و کسب و کار :

1️⃣ شناسایی مشکل:
مشکلی که می‌خواهید با هوش مصنوعی بهبود دهید را شناسایی کنید. این مشکل ممکن است از تشخیص بیماری تا مراقبت از بیمار، متغیر باشد.

2️⃣. تعریف هدف:
به وضوح مشخص کنید که با هوش مصنوعی می‌خواهید به چه چیزی دست یابید. این می‌تواند بهبود نتایج بیماران، کاهش هزینه‌های بهداشت و درمان یا ارتقاء پژوهش‌های پزشکی باشد.

3️⃣. جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها:
مدل‌های هوش مصنوعی به کیفیت داده‌هایی که آموزش می‌بینند وابسته هستند. داده‌های بالینی مرتبط (مانند سوابق بیماران، تصاویر پزشکی و غیره) را جمع‌آوری و تحلیل کنید تا الگوها و روندها را درک کنید.

4️⃣. انتخاب فناوری هوش مصنوعی مناسب:
بر اساس مشکل و هدف خود، فناوری هوش مصنوعی مناسب را انتخاب کنید. این می‌تواند یادگیری ماشین برای تحلیل‌های پیش‌بینی، یادگیری عمیق برای تصاویر پزشکی یا پردازش زبان طبیعی برای یادداشت‌برداری پزشکی باشد.

5️⃣. انتخاب مدل هوش مصنوعی:
مدل‌های مختلفی از هوش مصنوعی وجود دارند؛ مانند درختان تصمیم‌گیری برای طبقه‌بندی ریسک یا شبکه‌های عصبی پیچشی برای تحلیل تصاویر. مدلی را انتخاب کنید که بهترین انطباق را با نیازهای بهداشت و درمان شما داشته باشد.

6️⃣. آموزش مدل هوش مصنوعی با داده‌ها:
از داده‌های بالینی خود برای آموزش مدل هوش مصنوعی استفاده کنید. این مرحله جایی است که مدل از داده‌ها یاد می‌گیرد تا پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات را اتخاذ کند.

7️⃣. آزمایش مدل هوش مصنوعی با داده‌ها:
پس از آموزش مدل، آن را با مجموعه‌ای متفاوت از داده‌های بالینی تست کنید تا عملکردش را بررسی کنید.

8️⃣. ارزیابی نتایج:
نتایج مدل هوش مصنوعی را در زمینه مناسب ارزیابی کنید. اگر رضایت‌بخش نبود، ممکن است نیاز به بازگشت به مرحله آموزش یا حتی انتخاب مدل دیگری داشته باشید.

9️⃣. اجرای مدل هوش مصنوعی:
پس از اینکه از نتایج راضی هستید، مدل هوش مصنوعی را در سناریو واقعی بهداشت و درمان پیاده‌سازی کنید.

🔟. نظارت و به‌روزرسانی مدل هوش مصنوعی با داده‌های جدید:
هوش مصنوعی یک فرایند یک‌باره نیست. شما باید به‌طور مداوم مدل را نظارت کرده و با داده‌های جدید به‌روزرسانی کنید تا اطمینان حاصل کنید که همچنان موثر است.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

🆕️ معرفی دوربین BBVK Machine Vision

🔵 دوربین BBVK Machine Vision یک دوربین پیشرفته است که برای کاربردهای بینایی ماشین طراحی شده است. این دوربین به‌طور خاص برای شناسایی و تحلیل تصاویر در فرآیندهای صنعتی و تولیدی استفاده می‌شود.

🔵 ویژگی‌ها و کاربردهای این دوربین عبارتند از:

۱. تشخیص اشیاء: قابلیت شناسایی و تعیین موقعیت اشیاء مختلف در یک خط تولید.
۲. کنترل کیفیت: استفاده برای ارزیابی کیفیت محصولات و شناسایی نقص‌ها.
۳. سرعت بالا: توانایی پردازش سریع تصاویر به‌منظور عملکرد بهتر در خطوط تولید.
۴. دقت بالا: ارائه تصاویری با وضوح بالا برای تحلیل دقیق‌تر.
۵. تنظیمات انعطاف‌پذیر: قابلیت تنظیم بر اساس نیازهای خاص هر صنعت و برنامه‌گذاری به‌منظور انجام وظایف مختلف.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#machin_vision

🚀 نظارت بر نقص‌ها در زمان واقعی با واقعیت مجازی

▪️این تصویر ، پایش دقیق و آنی ماشین‌های CNC را در صنعت نشان می‌دهد.

▪️بینایی ماشین در این کاربرد امکان شناسایی سریع و دقیق مشکلات احتمالی را فراهم می‌کند و به پاسخگویی فوری برای کاهش زمان خاموشی و بهینه‌سازی تولید کمک می‌کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🪩 معرفی پلتفرم Linus Health

◽▪️در حال حاضر بسیاری از شرکت‌های مطرح و استارتاپ‌ها در حال توسعه ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت هستند.

◽▪️ این پلتفرم برای تشخیص سلامت مغز طراحی شده و می‌تواند ۱۵ تا ۲۰ سال زودتر از علائم قطعی آلزایمر، آن را در افراد تشخیص دهد.

◽▪️این پلتفرم با استفاده از داده‌های موجود و یادگیری ماشین توانسته با استفاده از آزمون‌ها و ارزیابی‌های شناختی دیجیتال میزان سلامت مغز را تشخیص می‌دهند. این شرکت به همین بسنده نکرده و علاوه بر این، در ادامه بر اساس اختلالات موجود سعی می‌کند مسیرهای درمانی مناسبی را پیشنهاد دهد.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#top_news
#application

🌐 معرفی شبکه ی DG-Net

▪️شبکه ی DG-Net یک شبکه‌ی یادگیری عمیق است که به‌منظور بخش‌بندی دقیق تصاویر پزشکی طراحی شده است. این شبکه از دو شاخه اصلی استفاده می‌کند:

۱. شاخه‌ی توجه دوطرفه (Bilateral Attention Branch): این شاخه به شناسایی و تمرکز بر جنبه‌های مختلف تصویر، از جمله پیش‌زمینه و پس‌زمینه، کمک می‌کند تا اطلاعات مهم را بهتر استخراج کند.

۲. شاخه‌ی تجمیع مرز (Boundary Aggregation Branch): این شاخه به شناسایی مرزها و جزئیات دقیق در تصاویر کمک می‌کند و به بهبود دقت بخش‌بندی کمک می‌کند.

▪️شبکه DG-Net از ساختارهای خاصی به نام بلوک‌های FBR و BFA به عنوان اجزای اصلی استفاده می‌کند و همچنین از بلوک‌های اضافی مانند ERF، PPD و BAE برای بهبود عملکرد کلی خود بهره می‌برد.
▪️هدف نهایی DG-Net ارائه‌ی نتایج بهتر و دقیق‌تر در وظایف بخش‌بندی تصاویر نسبت به روش‌های موجود است.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#deep_learning
#DG_Net

▪️medical images can be easily segmented with acceptable accuracy and execution time!

🔎 paper

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#segmentation

⚪ تحلیل حرکت خاک در فرآیندهای آماده‌سازی زمین با استفاده از الگوریتمهای نوین پردازش تصویر

◽ملاحظات اقتصادی و زیست‌محیطی کشاورزان را مجبور به مدیریت خاک‌ورزی با پیکربندی‌های بهینه ابزارها می‌کند تا شرایط مطلوب خاک را به دست آورند.
◽روش‌های کنونی برای بررسی مخلوط شدن لایه‌های خاک محدود هستند، به‌ویژه زمانی که نیاز به بررسی مخلوط شدن چند لایه وجود دارد.
◽استفاده از نشانگرهای فیزیکی رایج‌ترین روش است. اگرچه این روش می‌تواند اطلاعات مفیدی ارائه دهد، اما به دلیل اینکه نمای کاملی از نحوه حرکت یا مخلوط شدن لایه‌های خاک ارائه نمی‌دهد، برآوردهای تقریبی نادرست اجتناب‌ناپذیر است.
◽مخلوط شدن لایه‌های خاک با استفاده از شن‌های رنگی مختلف که در لایه‌های مختلف با عمق‌های متفاوت قرار داده شده بودند، بررسی میشودتابه‌طور مداوم مخلوط شدن لایه‌های خاک را مورد بررسی قرار دهد. یک الگوریتم خوشه‌بندی رنگ جدید برای تحلیل عملکرد مخلوط شدن لایه‌های چندرنگ با استفاده از خوشه‌بندی K-means و رویکرد تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) میتواند به تحلیل بهتر شرایط کمک کند.
🆔️telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#top_news

🔗مفهوم تقسیم‌بندی خوشه‌ای(Clustering)در پردازش تصویر

◽الگوریتم clustering یکی از روش‌های مهم در پردازش تصاویر پزشکی است که به منظور شناسایی نواحی خاص و تحلیل ساختارهای موجود در تصاویر به کار می‌رود. این روش معمولاً به‌عنوان یک تکنیک بدون نظارت شناخته می‌شود که در آن داده‌ها به خوشه‌های مشابه تقسیم می‌شوند.

◽مزایا و کاربردهای تقسیم‌بندی خوشه‌ای در تصاویر پزشکی:

۱. شناسایی نواحی آسیب‌دیده: با استفاده از خوشه‌بندی، می‌توان نواحی غیرعادی یا آسیب‌دیده در تصاویر پزشکی (مانند تومورها یا زخم‌ها) را شناسایی کرد.

۲. کاهش نویز: خوشه‌بندی می‌تواند به کاهش نویز در تصاویر کمک کند و شفافیت بیشتری به تصاویر بدهد.

۳. کمک به تشخیص بیماری: با شناسایی نواحی خاص در تصویر، پزشکان می‌توانند تشخیص دقیق‌تری از بیماری‌ها داشته باشند.

۴. تحلیل بافت: خوشه‌بندی می‌تواند به تحلیل دقیق‌تر بافت‌های مختلف در تصویر کمک کند، که این امر در تشخیص بیماری‌هایی مانند سرطان اهمیت دارد.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

🔗روش‌های متداول تقسیم‌بندی خوشه‌ای (clustering) در پردازش تصویر:

- الگوریتم K-means Clustering: یکی از روش‌های رایج که در آن داده‌ها به K خوشه تقسیم می‌شوند. این روش بر اساس فاصله بین نقاط داده و مرکز هر خوشه عمل می‌کند.

- الگوریتم Hierarchical Clustering: این روش خوشه‌ها را در یک ساختار درختی سازماندهی می‌کند و امکان شناسایی روابط بین خوشه‌ها را فراهم می‌آورد.

الگوریتم Mean Shift: این روش به‌دنبال نقاط با چگالی بالا می‌گردد و معمولاً برای شناسایی نواحی مناسب در تصاویر پزشکی است.

- الگوریتم DBSCAN: این الگوریتم قادر است خوشه‌های غیر کروی و شناسایی نقاط نویزی که در خوشه‌ها قرار نمی‌گیرند را بر عهده بگیرد.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage