🖇 توضیحات عملکرد دستگاه Vein Viewer

◽دستگاه یافتن ورید یا ورید بین (Vein Viewer) یک ابزار پزشکی است که برای شناسایی وریدها زیر پوست استفاده می‌شود. این دستگاه به‌ویژه برای گروه‌های زیر بسیار مفید است:

• بیماران اطفال
• افرادی با وریدهای سخت قابل مشاهده
• روش‌های اضطراری و تزریق وریدی

◽اجزای اصلی دستگاه یافتن ورید شامل موارد زیر است؛

✅ واحد منبع نور:
• مجهز به LEDهای نزدیک به مادون قرمز (NIR)
• معمولاً از طول موج‌های نوری بین ۷۶۰ تا ۹۴۰ نانومتر استفاده می‌کند.

✅ حسگر نوری / تصویربرداری:
• نور منعکس شده از پوست را ثبت می‌کند.
• تضاد بین وریدها و بافت‌های اطراف را شناسایی می‌کند.

✅ واحد پردازش تصویر:
• تصویر ثبت شده را به‌صورت دیجیتال پردازش می‌کند.
• از الگوریتم‌ها برای تولید نقشه ورید در زمان واقعی استفاده می‌کند.

✅ سیستم نمایش یا پروژکتور:
• برخی دستگاه‌ها وریدها را بر روی صفحه نمایش LCD نشان می‌دهند.
• برخی دیگر نقشه ورید را به‌صورت مستقیم بر روی پوست بیمار در زمان واقعی پروژکت می‌کنند.

✅ نحوه کار دستگاه:
۱. دستگاه بر روی پوست قرار می‌گیرد.
۲. نور مادون قرمز به داخل پوست نفوذ می‌کند.
۳. خون نسبت به بافت‌های اطراف نور مادون قرمز بیشتری را جذب می‌کند.
۴. دوربین نور منعکس شده را شناسایی کرده و مکان‌های ورید را هایلایت می‌کند.
۵. تصویر پردازش شده در زمان واقعی نمایش یا پروژکت می‌شود.

✅ مزایای کلیدی :
• غیرتهاجمی و بدون درد
• کاهش تلاش‌های ناموفق برای تزریق و راحتی بیمار
• افزایش اعتماد به نفس و سرعت در انجام کانولاسیون
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#imageprocessing

🆕️ #پروژه وب اپلیکیشن تشخیص تومور مغزی

◽یک پروژه یادگیری عمیق که می‌تواند اسکن‌های MRI مغز را در عرض چند ثانیه به انواع تومورهای گلیوما، مننژیوم، تومور هیپوفیز یا بدون تومور طبقه‌بندی کند!

⚙️ تکنولوژی‌های مورد استفاده در این پژوهش: PyTorch | Flask | HTML/CSS | Torchvision | Railway/Render
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#imageprocessing
#project

فناوری PCB در تجهیزات تصویربرداری پزشکی

⚙ فناوری PCB در پزشکی ، به عنوان اجزای اصلی تجهیزات تصویربرداری، نقش حیاتی در انتقال سیگنال، پردازش داده‌ها و عملکردهای کلیدی دارند.

• با ماهمراه باشید🌱

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

🖇کاربرد فناوری PCB در تصویربرداری پزشکی

◽در پیشرفت پزشکی، فناوری تصویربرداری پزشکی به عنوان "چشم" تشخیص و درمان بالینی عمل کرده است و به پزشکان این امکان را می‌دهد که ساختارهای داخلی بدن و تغییرات پاتولوژیک را مشاهده کنند.PCBهای پزشکی به عنوان اجزای اصلی تجهیزات تصویربرداری، نقش حیاتی در انتقال سیگنال، پردازش داده‌ها و عملکردهای کلیدی دارند. با دقت بالا، قابلیت اطمینان و اندازه‌گیری کوچک، این PCBها در تکنولوژی‌های مختلف تصویربرداری ادغام شده‌اند و پایه‌ای محکم برای بهبود دقت و کارایی تشخیص فراهم می‌کنند.

۱. تصویربرداری با اشعه ایکس
   – در سیستم‌های تصویربرداری با اشعه ایکس، PCBهای پزشکی در ژنراتورهای اشعه ایکس و سیستم‌های تشخیص استفاده می‌شوند. این PCBها ولتاژهای بالا را تنظیم کرده و کیفیت تصویر را تضمین می‌کنند.
   – در سیستم‌های دیجیتال رادیوگرافی، PCBهای با عملکرد بالا وضوح تصویر را بهبود می‌بخشند.

۲. تصویربرداری توموگرافی کامپیوتری (CT)
   – در تجهیزات CT، PCBهای پزشکی کنترل منبع تغذیه ولتاژ بالا و پردازش سیگنال‌ها را انجام می‌دهند.
   – این PCBها همچنین مسئول انتقال سریع داده‌ها به سیستم پردازش تصویر هستند و برای این منظور از طراحی‌های چندلایه و تکنولوژی HDI استفاده می‌کنند.

۳. تصویربرداری با رزونانس مغناطیسی (MRI)
   – در MRI، PCBهای پزشکی سیگنال‌های RF را تولید و دریافت می‌کنند و باید به دقت طراحی شوند تا از تداخل الکترومغناطیسی جلوگیری شود.
   – همچنین این PCBها کنترل جریان‌های کویل گرادیان را بر عهده دارند تا انتخاب برش‌های دقیق و دقت موقعیتی فراهم شود.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#hardware

🌌 چگونه رادار آسمان را می‌بیند: مقطع راداری جت‌های جنگنده

◽آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که هواپیماهایی مانند F-35، F-117 یا B-2 Spirit چگونه می‌توانند از رادار پنهان بمانند؟ همه چیز به مقطع راداری (RCS) هواپیما بستگی دارد که به طور کلی نشان‌دهنده میزان "قابل مشاهده بودن" یک شیء برای رادار است.

◽به عنوان مثال، طراحی زاویه‌دار بدنه این هواپیماها باعث می‌شود تا امواج راداری به طور مؤثری منحرف شوند. همچنین، استفاده از پوشش‌های خاص و مواد کامپوزیتی می‌تواند به کاهش بازتاب کمک کند. در نتیجه، این جت‌ها قادرند در آسمان به طور مخفیانه حرکت کنند و شناسایی آن‌ها برای رادارها بسیار دشوار است.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🆕️ نوآوری‌های درمان سرطان ریه با هوش مصنوعی و پزشکی نوين

◽ در سال ۲۰۲۵ ، در این اپیزود ، مهم‌ترین نوآوری‌های مطرح‌شده در کنگره سرطان ریه اروپا (ELCC) مرور می‌شود.

🔎oncology_association
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#cancer

🆕️ مدل‌های دیفیوژن در پردازش تصویر

◽محققان MIT و گوگل با الگوریتم جدیدی به نام Alchemist توانستند ویژگی‌های مواد مثل زبری، فلزی بودن، رنگ و شفافیت را در تصاویر واقعی تغییر بدهند!

◽این تکنولوژی پتانسیل فوق‌العاده‌ای در حوزه‌های مختلف مثل طراحی، فیلمسازی و حتی پزشکی دارد.

◽نکات برجسته این مدل:
- مدل انتشار تصویر به تصویر برای کنترل پارامترهای تصاویر
- ویرایش‌های روان: زبری، فلزی بودن، شفافیت
- ویرایش‌های دقیق مصنوعی با استفاده از 100 شیء سه‌بعدی
- تعمیم به دنیای واقعی علی‌رغم آموزش مصنوعی

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

💾 معرفی استاندارد CoaXPress 2.0: رابط پرسرعت بینایی ماشین برای سیستم‌های صنعتی و پزشکی

◽ فناوری CoaXPress 2.0 یک استاندارد رابط پرسرعت است که برای انتقال داده‌های تصاویر با وضوح بالا در سیستم‌های بینایی ماشین طراحی شده است. این فناوری از کابل‌های کواکسیال استفاده می‌کند و نسبت به رابط‌های دیگر مانند USB3 Vision یا Camera Link مزایای چشمگیری دارد. این ویژگی‌های کلیدی شامل:

• سرعت فوق‌العاده: پشتیبانی از سرعت‌های تا ۱۲.۵ Gbps در هر lane (در نسخه CXP-2)
• قابلیت Power over Coax (PoC): تغذیه دوربین از طریق همان کابل کواکسیال
• تأخیر بسیار کم: مناسب برای پردازش تصویر بلادرنگ
• مسافت طولانی: انتقال داده تا ۴۰ متر بدون نیاز به تقویت‌کننده
• سازگاری با نسخه قبلی (CXP-1.x)

◽ کاربرد های این فناوری شامل:
- کنترل کیفیت خودکار در خطوط تولید
- سیستم‌های اسکن سریع (مانند اسکن بارکد و QR)
- پردازش تصویر در پزشکی و صنایع الکترونیک
- سیستم‌های نظارتی و امنیتی با رزولوشن بالا
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🩻 تضمین دقت در تصویربرداری پزشکی با کالیبراسیون رنگی برای دوربین‌ها

◽تصویربرداری پزشکی اغلب در شرایط متفاوتی از اتاق‌ها، تنظیمات نوری و دستگاه‌های مختلف انجام می‌شود. این تغییرات می‌تواند منجر به ناسازگاری در بازتولید رنگ تصاویر شود که در نهایت مانع از تشخیص دقیق می‌گردد.

◽ برای رفع این چالش‌ها، کالیبراسیون رنگ تضمین می‌کند که رنگ‌های ثبت شده توسط دوربین تا حد امکان با رنگ‌های واقعی موضوع مطابقت داشته باشد. این فرآیند بازتولید رنگ را استاندارد می‌کند و باعث می‌شود تصاویر صرف‌نظر از مکان، زمان یا نحوه گرفتن، یکسان و قابل مقایسه باقی بمانند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🩻🖇 افزایش دقت تصویربرداری پزشکی با کالیبراسیون دوربین Basler MED ace

• در پست قبلی در رابطه با اهمیت دقت تصویربرداری پزشکی در تشخیص و کالیبراسیون رنگی دوربین صحبت کردیم. در ادامه به این موضوع می‌پردازیم که دوربین Basler MED ace با نرم‌افزار Basler Color Calibrator، کالیبراسیون رنگ را به‌سرعت و بدون نیاز به پیش‌تنظیمات نورپردازی انجام می‌دهد.

• مراحل کالیبراسیون شامل تنظیم دوربین نسبت به نمودار رنگ، بهینه‌سازی روشنایی، تعادل سفید و ماتریس رنگ، و استفاده از اپراتور شش‌محوره برای تنظیم دقیق رنگ است. پس از کالیبراسیون، تنظیمات می‌توانند ذخیره شوند.

• این فرآیند باعث بازتولید رنگ یکسان، قابلیت تکرار و افزایش دقت تشخیصی می‌شود.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🆕️ #پروژه پردازش تصاویر پزشکی مغز با روش نوین PDoRA

📈 روش جدید PDoRA تحولی در دقت و کارایی تشخیص‌های پزشکی ایجاد می‌کند. این روش کم‌هزینه و به‌روز برای تنظیم مدل‌های یادگیری عمیق، نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری گسترده و محاسبات سنگین را کاهش می‌دهد و به تشخیص ساختارهای مغزی و متاستازها در تصاویر MRI کمک می‌کند.
 
📈 طریقه ی عملکردش به این صورته که وزن‌های مدل به دو بخش تقسیم می‌شوند: 
• وزن‌های اصلی شامل مد و جهت که به طور مستقل تنظیم می‌شوند.
• وزن‌های باقی‌مانده ثابت می‌مانند و با وزن‌های تنظیم‌شده ترکیب می‌شوند.

+ مزایای PDoRA شامل  :
• کاهش نیاز به برچسب‌گذاری و منابع محاسباتی
• قابلیت تطبیق با وظایف مختلف بدون آموزش مجدد کامل
• افزایش دقت در تشخیص ساختارهای مغزی
💻code structure
📄 article
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#project

🆕️ پردازش تصویر خودکار با استفاده از Medical Image Labeler در MATLAB

◽تلاش با ابزارهای قدیمی برای پردازش تصویر می‌تواند زمان‌بر باشد. اما خبر خوب این است که با استفاده از برنامه Medical Image Labeler در MATLAB ، فرآیند تقسیم‌بندی و تحلیل تصاویر پزشکی (2D و 3D) به شکل خودکار انجام می‌شود!

◽این ابزار قدرتمند، نه تنها در زمان شما صرفه‌جویی می‌کند، بلکه دقت و کیفیت تحلیل تصاویر را نیز افزایش می‌دهد.در نتیجه کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری سریع‌تر، بهتر و مطمئن‌تری در حوزه پزشکی داشته باشیم.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#software

👤معرفی دانشمندان علم پردازش تصویر و بینایی ماشین
قسمت اول - David Marr

• دانشمند بزرگ David Marr (۱۹۴۵–۱۹۸۰) یکی از بنیان‌گذاران علم بینایی ماشین مدرن بود.

• او به دنبال درک چگونگی پردازش تصویر توسط مغز انسان بود و مدل‌های ریاضی‌ برای تحلیل تصویر ارائه داد که پایه‌های تئوری این رشته شدند.

• کتاب او به نام Vision یکی از منابع کلیدی بینایی ماشین است.

آقای Marr در دهه ۱۹۷۰ با رویکردی بسیار علمی و مبتنی بر علوم اعصاب، دیدگاه جدیدی آورد و با مدل‌هایش (مثل مدل سه‌مرحله‌ای پردازش تصویر) مسیر تحقیقات مدرن رو شکل داد.

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

📈 با Gradient Accumulation، آموزش مدل‌های شما سریع‌تر و کارآمدتر خواهد بود!

◽ انباشت گرادیان یک تکنیک مفید در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق است که به مدل اجازه می‌دهد تا مانند استفاده از یک batch بزرگ‌تر عمل کند، اما در واقع حافظه کمتری مصرف می‌کند.

🔍 وقتی با مدل‌های بزرگ یا داده‌های حجیم کار می‌کنید، معمولاً تمایل دارید که batch size (تعداد نمونه‌هایی که در هر مرحله به مدل می‌دهید) را بزرگ انتخاب کنید، زیرا:

• آموزش پایدارتر و دقیق‌تر می‌شود.
• گرادیان بهتر و هموارتر محاسبه می‌شود.

◽اما مشکل اینجاست که حافظه کارت گرافیک (GPU/TPU) محدود است و نمی‌توانید batch خیلی بزرگی انتخاب کنید، چون حافظه پر می‌شود و خطا می‌دهد.

◽نحوه ی عملکرد این ماژول به صورت هست که به جای اینکه کل batch بزرگ را یکجا به مدل بدهید، آن را به چند قسمت کوچک‌تر (mini-batches) تقسیم می‌کنید. حالا به جای اینکه بعد از هر mini-batch وزن‌ها را آپدیت کنید، گرادیان‌ها را محاسبه و جمع‌آوری می‌کنید (accumulate) و فقط بعد از اینکه همه mini-batch ها از یک batch بزرگ گذشتند، یکبار وزن‌ها را آپدیت می‌کنید.

◽ مزیت‌ها:
• می‌توانید عملاً با batch size بزرگ‌تر آموزش دهید بدون اینکه نیاز به حافظه بیشتر داشته باشید.
• کیفیت گرادیان‌ها شبیه به زمانی است که batch بزرگ‌تر را یکجا استفاده کنید.
+ نمونه کد آزمایشی:

accumulation_steps = 4
# تعداد mini-batch ها که برای یک batch بزرگ جمع میشن
optimizer.zero_grad()
# صفر کردن گرادیان‌ها اول هر batch بزرگ
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss = loss / accumulation_steps
# نرمال‌سازی ضرر برای جمع کردن
loss.backward()
# محاسبه گرادیان و جمع کردن (accumulate)
if (i+1) % accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
# به‌روزرسانی وزن‌ها فقط یکبار در هر batch بزرگ
optimizer.zero_grad()

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

سپاس فراوان از همراهی ارزشمند شما عزیزان با کانال Intellimage🌹🙏

• در راستای ارتقای کیفیت و بهبود عملکرد کانال؛ نظرات،پیشنهادات و انتقادات خود را از طریق آیدی زیر با ما به اشتراک بگذارید.

@Intellimage_a

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

🇮🇷 فراخوان ارائه محصول یا فناوری در حوزه کشف ، رهگیری و انهدام ریزپرنده ها

• لینک ثبت نام : evnd.co/ygl5p

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

📚 تازه‌های پژوهشی دنیای تصویر

🆕️ تحقیقی نوین در ارگانوئیدهای مغزی انسانی

• مطالعات اخیر نشان می‌دهند که ارگانوئیدهای مغزی، ساختارهای زنده شبیه مغز انسان، ابزارهای مهمی برای بررسی توسعه مغز هستند. در این پژوهش، از میکروسکوپی نور-شیت و تکنیک‌های پردازش تصویر برای ردیابی تغییرات بافت و رفتار سلول‌ها استفاده شده است.

• با به‌کارگیری استراتژی برچسب‌گذاری چندکاناله، محققان تغییرات ساختاری و روندهای توسعه‌ای را تحلیل کردند. نتایج نشان‌دهنده ی ارتباط بین افزایش حجم لومن، تغییرات مورفولوژیکی سلول‌ها و برنامه‌های بیان ژن است.

• این تحقیق به کمک فناوری‌های پردازش تصویر، درک بهتری از مسیرهای کلیدی توسعه مغز و نقش ماتریس خارج‌سلولی در شکل‌گیری نواحی مختلف مغزی ارائه می‌دهد.
📄article
📖nature communication
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage