⁨❗️این روزها شاید ببینید که خیلی از افراد مقاله چاپ شدشون در ژورنال لنست رو پروموت میکنن که ‌تعداد بسیار زیادی نویسنده داره.

💡 مقالات بار جهانی بیماری ها یا همون GBD در لنست چاپ میشه و سالانه هزاران سایتیشن میگیرن ولی نکته اینه‌که اعتباری برای collaborator ها نداره و صرفا برای اینه که گوگل اسکولارشون رو خیلی خفن جلوه بدن.

‼️ نکته‌ی مهم تر اینه که مراقب افرادی که تلاش می کنن با GBD برای خودشون اعتبار درست کنن باشید که خدایی نکرده هزینه و وقتتون تلف نشه.

🧠 پروژه NextBrain: روایتی از سفر شگفت‌انگیز نقشه‌برداری مغز انسان

📌 توی دنیای تصویربرداری مغزی، اطلس‌ها نقش نقشه‌ی راه رو دارن؛ ابزاری برای اینکه بتونیم مغز رو به نواحی دقیق تقسیم کنیم، افراد مختلف رو با هم مقایسه کنیم، و همه چیز رو توی یه چارچوب مشترک ببینیم.

🔝 همه چیز از سال ۱۹۰۹ شروع شد، وقتی کوربینیان برودمن مغز رو به ۵۲ ناحیه در هر نیمکره تقسیم کرد. سال‌ها بعد، در ۲۰۱۶، دیوید ون‌اسن و متیو گلسر با ترکیب داده‌های ساختاری و عملکردی، اطلس ۳۶۰ ناحیه‌ای خودشون رو ارائه دادن و مرزهای شناخت مغز رو جابه‌جا کردن.

⌛ در آوریل ۲۰۲۵، تیم John Ngai در کنسرسیوم MiCRONS با بازسازی نقشه‌ی ارتباطات مغز موش در مقیاس میکروسکوپی، تونستن بیش از ۲۰۰ هزار سلول، ۷۵ هزار نورون و ۵۲۳ میلیون سیناپس رو شناسایی کنن؛ یه کار واقعاً حیرت‌انگیز!

🔄 و حالا، در نوامبر ۲۰۲۵، نوبت خوان اوخنیو ایگلسیاس و همکارانشه که تاریخ رو دوباره بنویسن: با ارائه‌ی اطلس جدیدی از ۳۳۳ ناحیه در هر نیمکره (۶۶۶ ناحیه در کل مغز) و یه ابزار بیزی پیشرفته برای تقسیم‌بندی خودکار این نواحی در تصاویر MRI.

📊 این پیشرفت فقط یه عدد جدید نیست؛ بلکه یه گام بزرگه برای اینکه بتونیم مغز رو با دقتی بی‌سابقه ببینیم، عملکردهاش رو بهتر درک کنیم و حتی مسیرهایی برای درمان‌های دقیق‌تر مبتنی بر نوروپلاستیسیته و مدل‌های هوش مصنوعی در علوم اعصاب باز کنیم.

💬 پروژه‌ی NextBrain درست همین‌جاست که معنا پیدا می‌کنه؛ جایی که علم، داده و الگوریتم کنار هم میان تا درک ما از مغز انسان رو وارد مرحله‌ی بعد کنن؛ مرحله‌ای که نقشه‌برداری فقط برای مشاهده نیست، بلکه برای درک، درمان و تحول طراحی شده.

🔗 لینک مقاله

———

NeurAItex Research Center (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

💡 چند وقت پیش یکی از دانشجوها برای مشورت درباره پایان‌نامه‌اش سراغ ما اومد؛ موضوعش ارزیابی مدل‌های زبانی در فرایندهای بالینی بود. ایده از نظر علمی جذاب و قابل دفاع بود، اما هرچه جلوتر رفتیم، سؤال‌ها و چالش‌ها بیشتر شدند. در هر بخش از طراحی،از تعریف دقیق مسئله گرفته تا نحوه سنجش مدل‌ها در موقعیت‌های واقعی، به نقطه‌هایی می‌رسیدیم که منطق مسیر با هم نمی‌خواند و نمی‌توانستیم روی یک چارچوب مشترک به جمع‌بندی برسیم.

🥲 چندین بار مجبور شدیم گفت‌وگو رو از نقطه صفر شروع کنیم، چون هر بار ابعاد جدیدی از پیچیدگی‌های کار بالینی با هوش مصنوعی خودش رو نشان می‌داد. راستش همین تضاد بین «شدنی بودن علمی» و «پیچیدگی عملی و منطقی» باعث شده بود بحث‌ها عمق بیشتری پیدا کنن و نکات ظریفی آشکار بشه که معمولاً در طراحی‌های سطحی به چشم نمیاد.

✨ امروز کاملاً اتفاقی چشممون به این مقاله افتاد و با خودمون گفتیم اگر کسی واقعاً به این موضوع علاقه‌مند باشه و بخواد از زاویه‌ای دقیق‌تر به چالش‌ها و ظرفیت‌های مدل‌های زبانی در کلینیک نگاه کنه، مطالعهٔ این مقاله می‌تونه دید تازه و بسیار ارزشمندی براش ایجاد کنه.

❗️حالا واقعاً کنجکاویم که بدونیم:
1️⃣ شما این مسیر را چطور می‌بینید؟
2️⃣ آیا فکر می‌کنید مدل‌های زبانی در کاربردهای کلینیکال واقعاً به نقطه بلوغ رسیده‌اند یا هنوز راه زیادی باقی مانده؟

———

NeurAItex Research Center (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

‏💥 اگر دغدغه استفاده درست از GPU رو دارید، ویدیو زیر برای شماست.

‏📈 این ویدیو در مورد اینه که چطور می‌تونیم مدل‌های یادگیری ماشین رو روی GPU خیلی سریع‌تر و به‌صرفه‌تر آموزش بدیم.

📌 مدرس توضیح می‌ده چرا GPU برای کارهای موازی فوق‌العاده‌ست، چطور PyTorch کارها رو روی GPU انجام می‌ده، چه چیزهایی باعث می‌شن GPU بی‌خودی منتظر بمونه، و با چه ترفندهایی، مثل آسنکرون‌سازی درست، استفاده‌ از pin memory، کم‌کردن کرنل‌های ریز، و حتی نوشتن کرنل سفارشی، می‌تونیم سرعت آموزش رو حسابی بالا ببریم.

💯 خلاصه، کل ویدیو دربارهٔ اینه که از GPU نهایت استفاده رو ببریم و زمان و هزینه آموزش رو کم کنیم. از دست ندید!


🔗 https://youtu.be/pHqcHzxx6I8?si=0FzA36m2DOwM8d7G

———

NeurAItex Research Center (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

📣 تابستون امسال g.tec یک دوره انلاین پایتون در نوروساینس برگزار کرد که خیلی از بچه‌ها شرکت کردن و خیلی راضی بودن. حالا ثبت نام مدرسه تابستونیشون برای سال اینده شروع شده که بنظر خیلی جالب میاد

BCI & NEUROTECHNOLOGY SPRING SCHOOL 2026

🗓 April 20 – 29, 2026 (Vienna time)

✨ انلاین و رایگان

🔗 https://www.gtec.at/event/bci-neurotech-spring-school-2026/

———

NeurAItex Research Center (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

⚡️ خیلی خوشحالیم که می‌تونیم یکی از پروژه‌هایی رو که مدت‌ها با عشق، وسواس و شب‌بیداری روش کار کردیم باهاتون به اشتراک بذاریم.

👍 ما توی این کار موفق شدیم مدلی رو معرفی کنیم به اسم NeuroVascU-Net؛ مدلی که برای استخراج خودکار و دقیق عروق مغزی از MRI کنتراست‌دار (T1CE) ساخته شده; تصویری که تقریباً برای همه‌ی بیماران نوروانکولوژی گرفته می‌شه و همیشه جلوی چشم متخصصان هست، اما کمتر کسی ازش برای عروق استفاده کرده.

❗️ سال‌هاست که تقریباً تمام روش‌های تقسیم‌بندی عروق به TOF-MRA وابسته‌اند. TOF خوبه، اما محدودیت‌های جدی داره: عروق نازک رو از دست می‌ده، رگ‌های با جریان آهسته رو درست نشون نمی‌ده و از همه مهم‌تر هیچ اطلاعاتی دربارهٔ تومور کنار رگ‌ها نداره. اما T1CE دقیقاً همون جاییه که تومور و عروق کنار هم دیده می‌شن، جایی که تصمیم‌های جراحی گرفته می‌شه. این شد که از خودمون پرسیدیم:
«چرا از T1CE برای یک نقشه کامل و دقیق از عروق استفاده نمی‌کنیم؟»

💡 و این سؤال شد نقطه شروع NeuroVascU-Net.

✏️ این مدل بر پایه یک U-Net توسعه‌یافته ساخته شده؛ اما کلی قابلیت اضافه داره که باعث می‌شه واقعاً برای T1CE مناسب باشه.
ما دو ماژول مهم ساختیم:

MSC2F 1️⃣
یه ماژول چندمقیاسی که کمک می‌کنه مدل هم ویژگی‌های بزرگ‌تر رو ببینه، هم لبه‌ها و هم جزئیات ریز رو. ترکیب اطلاعات فضایی و فرکانسی باعث می‌شه مدل هم ساختار کلی عروق رو بفهمه، هم سراغ شاخه‌های ظریف بره.

CDA2F 2️⃣
این یکی ترکیبیه از اطلاعات فضایی، هندسی و طیفی. مثلاً involution سه‌بعدی باعث می‌شه مدل توجه محلی‌تر و دقیق‌تری داشته باشه، CNNهای کروی کمک می‌کنن ساختار لوله‌ای عروق بهتر درک بشه، و بلوک‌های ConvNeXt و توجه فرکانسی-فضایی هم کمک می‌کنن مدل روی الگوهای واقعی MRI تمرکز کنه.

‼️ در نهایت، مدل یه چیزی می‌شه بین قدرت شبکه‌های کلاسیک و هوشمندی مکانیزم‌های جدیدتر، بدون اینکه سنگین و غیرقابل‌استفاده بشه.

🔥 ما از یک دیتاست واقعی و کاملاً چالش‌برانگیز شامل ۱۳۷ بیمار نوروسرجری استفاده کردیم. همه‌ی آناتیشن‌ها توسط یک جراح مغز و اعصاب با تجربه و با دقت میلی‌متری انجام شد. چیزی که این دیتاست رو خاص می‌کنه اینه که همه‌چیز در محیط واقعی بالینی رخ داده—تومورهای بزرگ، آناتومی‌های تغییرشکل‌داده، رگ‌های فشرده‌شده، کنتراست‌های ناهمگن… دقیقاً همان چالش‌هایی که مدلهای قبلی معمولاً از آن‌ها فرار می‌کنند.

↗️ نتایج واقعاً قابل‌توجه بودن:

Dice: 0.8609
Precision: 0.8841
Jaccard: 0.7582
اندازه مدل: فقط ۱۲.۴ میلیون پارامتر

👌 مدل حتی توی نواحی اطراف تومور که بافت‌ها به‌هم شبیه می‌شن و مرزها گنگ می‌شن، توانست شاخه‌های خیلی ریز رو هم بیرون بکشه. همین موضوع باعث شده خروجی مدل برای کارهای جراحی و ناوبری قابل اعتماد بشه.

🩹 و اما جذاب‌ترین بخش ماجرا:
کاربرد بالینی.

اگر بتوانیم از همان تصویری که روتین گرفته می‌شود یک نقشه کامل و دقیق از عروق بسازیم، یعنی:
1️⃣ برنامه‌ریزی بیوپسی‌ها ایمن‌تر می‌شود
2️⃣ مسیرهای جراحی دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر می‌شوند
3️⃣ احتمال آسیب به رگ‌های حساس کاهش پیدا می‌کند
4️⃣ خروجی مدل به‌راحتی در سیستم‌های ناوبری عملیاتی و حتی ربات‌های جراحی قابل استفاده است
5️⃣ و در آینده می‌تواند بخشی از یک سیستم هوشمند “جراحی کم‌ریسک” باشد

به زبان ساده: این مدل می‌تواند ابزار جدی برای بهتر و ایمن‌تر کردن تصمیم‌های بالینی باشد.


🍀 خوشحال می‌شیم هر نظری، ایده‌ای یا پیشنهاد همکاری دارید با ما در میون بذارید. این حوزه تازه شروع مسیرشه و جای کارهای بزرگ خیلی زیاده.

———

NeurAItex Research Center (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

🧠 چند سالی می‌شه که از وقتی Adaptive DBS اومد، ما فقط از دور نگاهش می‌کردیم…
با ذوق، با حسرت، با هزار تا سؤال توی سرمون. پروژه‌های خارجی، دیتاهایی که دست ما نبود، و یه آرزوی قدیمی:
«کاش یه روز ما هم بتونیم این سیگنال‌ها رو خودمون تحلیل کنیم…»

⭐️ و بالاخره اون روز رسید…
حدود شش ماه پیش، برای اولین بار توی ایران، عمل Adaptive DBS با دستان توانمند استاد پرورش و استاد روحانی انجام شد.

🔥 و امروز، بعد از شش ماه، کیس دوم انجام شد…
اما این بار، داستان یه فرق اساسی داشت؛ یه فرق خیلی بزرگگگگگ

💡 توی عمل دوم، نه‌تنها از پیشرفته‌ترین نوع تراشه استفاده شد، بلکه یک تراشه‌ی کاملاً جدید، مبتنی بر هوش مصنوعی هم وارد ماجرا شد؛ تراشه‌ای که حاصل یک پروژه‌ی مشترک بین تیم ما و دانشگاه UCL انگلستانه و حالا کنار سیستم Adaptive DBS داره سیگنال‌های مغزی رو تحلیل می‌کنه.

جایی که مهندسی، علم، و رویاها به هم رسیدن.

✨ امروز که اینجا ایستادیم، از ته دل ممنونیم از اساتیدی که از روز اول به ما و آرزوهامون ایمان داشتن، کنارمون موندن، و اجازه دادن رویا فقط رویا نمونه.

❤️ امیدواریم یه روز بتونیم با کنار هم گذاشتن مهندسی و پزشکی، امیدِ آدم‌های بیشتری باشیم چون این تازه شروع راهه


———

NeurAItex Research Center (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

🧠 چرا یادگیری نوروآناتومی و نوروایمیجینگ با رویکرد کاربردی اینقدر حیاتیه؟

بیایید صادقانه باهم حرف بزنیم. وقتی پای تشخیص و درمان بیماری‌های عصبی در میون باشه، نمی‌تونیم فقط با دانش تئوری از پس کار بربیایم. مغز، پیچیده‌ترین ارگان بدن انسانه و درک دقیق آناتومی و نحوه تصویربرداریش، کلید موفقیت در این حوزه‌ست.

🎯 تشخیص دقیق‌تر = درمان بهتر
وقتی آناتومی مغز رو به خوبی بشناسید و بتونید تصاویر رادیولوژیک رو درست تفسیر کنید، می‌تونید:
🔣 محل دقیق تومورها و ضایعات رو مشخص کنید
🔣 اندازه و گسترش بیماری رو ارزیابی کنید
🔣 تأثیر ضایعه روی نواحی مجاور رو پیش‌بینی کنید
🔣 در شرایط اورژانسی، تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر داشته باشید

🔬 درمان هدفمند و کم‌خطرتر
با دانش عمیق نوروآناتومی:
🔣 جراحی‌های مغزی با کمترین آسیب به بافت سالم انجام می‌شه
🔣 برنامه‌ریزی درمانی دقیق‌تر و شخصی‌سازی شده می‌شه
🔣 عوارض جانبی کاهش پیدا می‌کنه
🔣 نتایج درمانی بهبود قابل توجهی پیدا می‌کنه

📝 فهم عملکرد مغز در سطح عمیق‌تر
نوروایمیجینگ فقط برای دیدن تومور نیست! این دانش بهتون کمک می‌کنه:
🔣 ارتباط بین نواحی مختلف مغز رو درک کنید
🔣 نقش هر ناحیه در فرآیندهای شناختی، رفتاری و عاطفی رو بشناسید
🔣 مسیرهای عصبی رو دنبال کنید
🔣 تأثیر بیماری‌های عصبی روی عملکرد مغز رو پیش‌بینی کنید

📊 پایه‌ای برای تحقیقات پیشرفته
بدون درک دقیق نوروآناتومی:
🔣 مدل‌های تحقیقاتی غیرقابل اعتماد می‌شن
🔣 نتایج مطالعات علمی قابل تفسیر نیستن
🔣 پیشرفت در علوم اعصاب متوقف می‌شه

🎓 دوره جامع اصول نوروآناتومی مقطعی و نوروایمیجینگ بالینی

📌 اطلاعات دوره:
📆 شروع دوره: ۱۸ دی‌ماه ۱۴۰۴
⏰ زمان برگزاری: پنج‌شنبه‌ها، ساعت ۱۱ الی ۱۴
⌛️ مدت دوره: ۱۲ تا ۱۴ هفته (زمستان و بهار ۱۴۰۴)
📌 محل برگزاری: بیمارستان سینا، تهران

🖥 شیوه برگزاری:
▶️ حضوری در بیمارستان سینا
🔴 آنلاین با امکان دسترسی به ضبط جلسات
🎙 انعطاف‌پذیری کامل برای یادگیری آفلاین

📚📖 سرفصل‌های دوره:
بخش نوروآناتومی:
🔹 قشر مخ و ماده سفید
🔹 ناحیه سلار و سوپراسلار
🔹 استخوان تمپورال و زاویه سربلوپونتین
🔹 حفره خلفی جمجمه
🔹 سیستم بطنی
🔹 بینی، سینوس‌ها و قاعده قدامی جمجمه
🔹 نخاع و ستون مهره‌ای
🔹 آناتومی عروقی و عملکردی
بخش نوروایمیجینگ:
🔹 فیزیک MRI و سکانس‌های پیشرفته
🔹 CT و CTA در شرایط اورژانسی
🔹 تصویربرداری تومورهای مغزی
🔹 تصویربرداری بیماری‌های عروقی و التهابی
🔹 تصویربرداری مولکولی و عملکردی
🔹 هوش مصنوعی در نوروایمیجینگ

👨‍🏫 اساتید برجسته دوره:
دوره توسط ۱۰ متخصص برتر از دانشگاه‌های علوم پزشکی تهران و ایران برگزار می‌شه:

✨ دکتر محمد شیرانی - نوروسرجن، رئیس بخش نوروسرجری دانشگاه تهران
✨ دکتر کورش کریمی یارندی - نوروسرجن، دانشگاه تهران
✨ دکتر حسام قدیریان - نوروسرجن، فلوشیپ جراحی قاعده جمجمه، دانشگاه تهران
✨ دکتر نیما استادرحیمی - نوروسرجن، فلوشیپ جراحی ستون فقرات، دانشگاه تهران
✨ دکتر فهیمه وهاب‌زاد - نورولوژیست، دانشگاه تهران

✨ دکتر فرید کاظمی - نوروسرجن، رئیس بخش نوروسرجری دانشگاه ایران
✨ دکتر منصور پرورش - نوروسرجن، فلوشیپ جراحی عملکردی و استریوتاکتیک، دانشگاه ایران
✨ دکتر علیرضا طبیب‌خویی - نوروسرجن، فلوشیپ جراحی قاعده جمجمه، دانشگاه ایران
✨ دکتر آرش فتاحی - نوروسرجن، فلوشیپ جراحی قاعده جمجمه، دانشگاه ایران
✨ دکتر مریم جلسی - متخصص گوش و حلق و بینی، فلوشیپ رینولوژی، دانشگاه ایران

👥 این دوره برای چه کسانیه؟

این دوره به طور ویژه برای افراد زیر طراحی شده:
✔️ رزیدنت‌های نوروسرجری
✔️ رزیدنت‌های نورولوژی
✔️ رزیدنت‌های رادیولوژی
✔️ پزشکان عمومی علاقه‌مند به علوم اعصاب
✔️ محققین و دانشجویان نوروساینس
✔️ متخصصین جوان و همکاران در ابتدای مسیر حرفه‌ای

💰هزینه ثبت‌نام:
هزینه دوره: ۵,۰۰۰,۰۰۰ تومان
🎁 تخفیف ویژه رزیدنت‌ها:
۴۰٪ تخفیف برای رزیدنت‌های دانشگاه‌های علوم پزشکی تهران و ایران
هزینه با تخفیف: ۳,۰۰۰,۰۰۰ تومان

ثبت‌نام و اطلاعات بیشتر:
🔵📞شماره تماس: ۰۹۳۰۱۰۷۵۷۰۰

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟
📈 آموزش عملی و کاربردی با تمرکز روی موارد بالینی واقعی
👨‍⚕️👩‍⚕️ اساتید مجرب با سال‌ها تجربه بالینی و آموزشی
🌎 محتوای به‌روز مطابق با آخرین دستاورد‌های علمی
🎮 انعطاف‌پذیری در شیوه شرکت (حضوری یا آنلاین)
💻 دسترسی به ضبط جلسات برای مرور و یادگیری بهتر
✍️ گواهی معتبر پس از اتمام دوره
📇 فرصت شبکه‌سازی با اساتید و همکاران

🔔 فرصت رو از دست ندید!
ظرفیت محدود - ثبت‌نام تا ۱۵ دی‌ماه

———

NeurAItex Research Center (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

✈️ این تصویر در واقع نقشهٔ راه نوشتن یک Research Proposal هست.

از همون لحظه‌ای که می‌گی «می‌خوام روی این موضوع کار کنم» تا جایی که قانع می‌کنی استاد یا داور که «این پژوهش ارزش انجام دادن داره».

بیایم مرحله‌به‌مرحله جلو بریم 🌱

⸻

1. Introduction | مقدمه

❓ اینجا جواب می‌دی به: چی؟ چرا؟ چطوری؟

تو مقدمه باید:
• بگی موضوعت چیه
• این موضوع چرا مهمه و چه مشکلی رو قراره حل کنه
• خیلی خلاصه بگی قراره چیکار کنی

در واقع این بخش اولین برخورد خواننده با کارته.
اگه این قسمت جذاب و شفاف نباشه، بقیه متن هم دیده نمی‌شه.

💡 فکر کن داری به یکی توضیح می‌دی «موضوع پایان‌نامه‌ات چیه؟»

⸻

2. Literature Review | مرور مقالات

❓ اینجا جواب می‌دی به: قبلاً چی کار شده و چرا کارت لازمه؟

تو این بخش:
• مقاله‌ها و کارهای قبلی مرتبط با موضوعت رو بررسی می‌کنی
• روش‌هایی که بقیه استفاده کردن رو می‌گی
• نشون می‌دی کجای کار هنوز خالیه (همون Research Gap)
• اگه اختلاف نظر یا بحث علمی وجود داره، بهش اشاره می‌کنی

❗️هدف اصلی اینه که بگی:

«من اولین نفری نیستم، ولی هنوز یه چیزی هست که کسی درست بهش نپرداخته»

⸻

3. Methodology | روش‌شناسی

❓ اینجا فقط جواب یک سؤال مهمه: چطوری می‌خوای انجامش بدی؟

اینجا باید کاملاً شفاف باشی:
• نوع پژوهش: تجربی؟ آماری؟ یادگیری ماشین؟ کیفی؟
• داده‌هات از کجا میان؟ (تصویر، پرسشنامه، دیتاست، بیمار، فایل پزشکی و…)
• چطور داده جمع می‌کنی؟
• با چه روش یا الگوریتمی تحلیل می‌کنی؟
• اگه پای نمونه انسانی وسطه: بحث اخلاق، رضایت آگاهانه و مجوزها
• هزینه و منابع لازم (اگه پروژه رسمیه)

💡 این بخش مهم‌ترین قسمت پروپوزاله چون نشون می‌ده بلدی کارت رو انجام بدی.

⸻

4. Preliminary Data | داده‌های اولیه

❓ اینجا می‌گی: تا الان چی داری؟

اگه:
• یه دیتاست اولیه داری
• یه آزمایش کوچیک انجام دادی
• یه نتیجهٔ اولیه گرفتی

اینجا نشونش می‌دی.

💡 این بخش کمک می‌کنه ثابت کنی: «این پروژه شدنیه، فقط یه ایده روی کاغذ نیست»

حتی یه نتیجهٔ کوچیک هم خیلی ارزشمنده.

⸻

5. Statement of Limitations | محدودیت‌ها

❓ اینجا خیلی شجاعانه می‌گی: کجای کارت ضعف داره؟

مثلاً:
• داده کمه
• نمونه محدودِ
• نتایج قابل تعمیم به همه نیست
• ابزار اندازه‌گیری محدودیت داره

💡 ولی مهم‌تر از گفتن محدودیت‌ها اینه که بگی: «با وجود این محدودیت‌ها، این تحقیق چه کمکی می‌کنه»

❗️این بخش اصلاً ضعف نیست؛ نشونهٔ بلوغ علمیه.

⸻

6. Conclusion | جمع‌بندی

❓ اینجا جواب می‌دی به: آخرش چی به علم اضافه می‌شه؟

در پایان:
• خلاصه می‌کنی قراره چه کاری انجام بدی
• می‌گی این کار چه ارزشی داره
• چه کمکی به علم، جامعه یا کاربرد عملی می‌کنه
• و مسیر تحقیقات آینده رو نشون می‌دی

این بخش یه جورایی باید حس «جمع شدن پازل» رو بده 🧩

———

NeurAItex Research Center (Neuro AI technologies & Innovations )🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex