🟦 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای فارماکولوژی بالینی

🔹 مقدمه
- هدف مقاله: این مقاله به معرفی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به عنوان ابزارهایی که می‌توانند بسیاری از جنبه‌های فارماکولوژی بالینی را تحول بخشند، می‌پردازد. این شامل کشف دارو، توسعه بالینی، پزشکی شخصی‌سازی شده، نظارت دارویی، سم‌شناسی بالینی و بسیاری از حوزه‌های دیگر است.
- چالش‌ها: با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، AI هنوز با چالش‌هایی مانند اعتبارسنجی دقیق، ارزیابی عملکرد و اطمینان از اینکه این ابزارها به طور ایمن و عادلانه در محیط‌های بالینی استفاده می‌شوند، مواجه است.

🔹 هوش مصنوعی در فارماکولوژی بالینی: کاربردها
1️⃣ تشخیص و پیش‌بینی پیامدها
- تشخیص پشتیبانی: در تشخیص و تحلیل تصاویر پزشکی پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است. به عنوان مثال، الگوریتم‌های AI برای تشخیص آریتمی‌ها از داده‌های ساعت هوشمند و یا تشخیص ضایعات کولونی در طی آندوسکوپی استفاده شده‌اند.
- پیش‌بینی خطر: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند خطر بیماری‌هایی مانند سندرم کرونری حاد را با استفاده از داده‌های بالینی پیش‌بینی کنند. یک مدل توانست خطر سکته قلبی را با دقت بالایی پیش‌بینی کند.

2️⃣ توسعه زیست‌نشانگرهای(Biomarker) جدید
- زیست‌نشانگرهای دیجیتالی: AI می‌تواند از تصاویر شبکیه چشم برای شناسایی بیماری‌های سیستمیک مانند اسکیزوفرنی، آنمی و بیماری‌های قلبی-عروقی استفاده کند.
- تجزیه و تحلیل صدا: مدل‌های شناسایی صدا برای پیش‌بینی تشدید نارسایی قلبی نیز پیشنهاد شده‌اند.

3️⃣ کشف و توسعه دارو
- کاهش هزینه ها: AI می‌تواند در شناسایی اهداف دارویی، اعتبارسنجی اهداف، انتخاب مولکول‌ها و بهینه‌سازی آن‌ها کمک کند.
- ابزارهای موجود: مدل‌هایی مانند AlphaFold برای پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی و DeepTox برای پیش‌بینی سمیت مولکول‌های مورد بررسی استفاده شده‌اند.

4️⃣ آزمایش‌های بالینی
- بهبود طراحی آزمایش‌ها: AI می‌تواند بهینه‌سازی معیارهای واجد شرایط بودن شرکت‌کنندگان و کاهش اندازه نمونه مورد نیاز را تسهیل کند.
- پیش‌بینی نتایج: مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی طول اقامت بیماران در بیمارستان و شناسایی افراد مناسب برای شرکت در آزمایش‌ها استفاده شده‌اند.

5️⃣ مدیریت داروها
- کاهش خطاهای دارویی: مدل‌های AI می‌توانند خطاهای تجویز دارو، تداخلات دارویی و فراموشی در تجویز داروها را شناسایی کنند.
- داده‌های دنیای واقعی: استفاده از داده‌های الکترونیکی سلامت برای تصمیم‌گیری‌های بالینی و شخصی‌سازی درمان مورد بحث قرار گرفته است.

6️⃣ دوزدهی دقیق
- مدل‌های شخصی‌سازی شده: AI می‌تواند در تنظیم دوز داروهایی با شاخص درمانی باریک مانند وانکومایسین کمک کند.
- مثال‌های موجود: مدل‌های یادگیری تقویتی برای تنظیم دوز اریتروپوئتین در بیماران تحت همودیالیز استفاده شده‌اند.

7️⃣ فارماکوژنتیک
- شناسایی واریانت‌های ژنتیکی: مدل‌های عصبی برای پیش‌بینی متابولیسم داروها مانند تاموکسیفن در بیماران مبتلا به سرطان سینه استفاده شده‌اند.

8️⃣ نظارت دارویی
- شناسایی عوارض جانبی: AI می‌تواند از متون رایگان برای شناسایی عوارض جانبی داروها استفاده کند. این شامل تحلیل رکوردهای الکترونیکی سلامت و حتی پست‌های شبکه‌های اجتماعی می‌شود.

9️⃣ سم‌شناسی بالینی
- تشخیص مسمومیت: یک مدل قاعده‌محور برای شناسایی بیماران مسموم و تمایز بین شش نوع مسمومیت مختلف طراحی شده است.

🔹 توسعه و ارزیابی مدل‌های  AI
- مراحل توسعه: شامل تعریف مورد استفاده، انتخاب داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها، آموزش مدل و ارزیابی عملکرد است.
- چالش‌ها: مشکلاتی مانند بیش‌پردازش (overfitting)، سوگیری داده‌ها و عدم تعمیم‌پذیری مدل‌ها مورد بحث قرار گرفته‌اند.
- اعتبارسنجی خارجی: برای اطمینان از عملکرد مدل در جمعیت‌های مختلف، اعتبارسنجی خارجی ضروری است.

🔹 محدودیت‌ها و چالش‌های AI در فارماکولوژی بالینی
- عدم شفافیت: بسیاری از مدل‌های AI به عنوان "جعبه سیاه" شناخته می‌شوند و نحوه تصمیم‌گیری آن‌ها قابل تفسیر نیست.
- سوگیری داده‌ها: اگر داده‌های آموزشی ناقص یا غیرقابل نمایندگی باشند، مدل‌ها ممکن است عملکرد ضعیفی داشته باشند.
- چالش‌های تنظیمی: چارچوب‌های قانونی برای تأیید و نظارت بر ابزارهای AI هنوز در حال توسعه هستند.

🔹 نتیجه‌گیری
- نقش متخصصان فارماکولوژی بالینی: این متخصصان به دلیل تخصص خود در توسعه، ارزیابی و تنظیم داروها، در موقعیت مناسبی برای هدایت استفاده از AI در سیستم‌های بهداشتی هستند.
- چشم‌انداز آینده: AI می‌تواند به عنوان یک ابزار کمکی عمل کند، اما جایگزین تصمیم‌گیری بالینی سنتی نخواهد شد. برای استفاده ایمن و مؤثر از AI، لازم است که متخصصان بالینی در تمام مراحل توسعه و ارزیابی مدل‌ها مشارکت کنند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺مدل هوش مصنوعی AlphaFold توسط DeepMind توسعه یافته و به پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی کمک می‌کند. این مدل با استفاده از یادگیری عمیق و داده‌های بیوانفورماتیکی، قادر است شکل سه‌بعدی پروتئین‌ها را با دقت بالا پیش‌بینی کند.
مدل  AlphaFold با استفاده از اطلاعات توالی آمینواسیدها و ویژگی‌های فیزیکی و شیمیایی پروتئین‌ها، توانسته است به دقت بالایی در پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی دست یابد.
این مدل می‌تواند به پژوهشگران در زمینه‌های مختلفی مانند داروسازی، بیوتکنولوژی و زیست‌شناسی کمک کند.
همچنین AlphaFold داده‌های ساختاری پروتئین‌ها را به صورت عمومی منتشر کرده که برای پژوهشگران در سراسر جهان قابل دسترسی است.


🔺 مدل هوش مصنوعی DeepTox به منظور پیش‌بینی سمیت مواد شیمیایی و ترکیبات مختلف طراحی شده است. این مدل از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌کند تا بتواند اثرات سمی ترکیبات را بر روی موجودات زنده پیش‌بینی کند.
هدف اصلی DeepTox کمک به پژوهشگران و متخصصان در زمینه‌های شیمی، داروسازی و علوم زیستی است تا بتوانند به طور سریع‌تر و دقیق‌تر سمیت ترکیبات را ارزیابی کنند. این ابزار به ویژه در مراحل اولیه توسعه داروها و ارزیابی ایمنی مواد شیمیایی کاربرد دارد.

🤖 @Veterinary_AI 🐎

🔹 Dog AI Age Identifier 🔹

☑️ ابزار هوش مصنوعی برای تشخیص سن سگ

✅ استفاده آسان و سریع
✅ نیاز نداشتن به تخصص در یادگیری ماشین
✅ قابلیت یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود از طریق API
✅ امتیاز اطمینان: برای هر پیش‌بینی، یک امتیاز اطمینان نمایش داده می‌شود که نشان‌دهندهٔ میزان اعتماد مدل به دسته‌بندی انجام‌شده است

❌دقت پیش‌بینی ممکن است تحت تأثیر کیفیت تصویر قرار گیرد.
❌ ابزار سن دقیق را ارائه نمی‌دهد، بلکه دسته‌بندی کلی از سن سگ ارائه می‌دهد:
توله‌سگ (Puppy)، جوان بالغ (Young Adult)، میانسال (Middle Aged) و سالمند (Senior)

🌐 روی این لینک کلیک کنید!

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 زبان برنامه نویسی MATLAB (مخفف "Matrix Laboratory") یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری است که به‌طور خاص برای محاسبات عددی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌نویسی، و ایجاد مدل‌ها و شبیه‌سازی‌ها طراحی شده است. این زبان به‌ویژه در زمینه‌های مهندسی، علوم پایه، و ریاضیات کاربرد فراوانی دارد.

1⃣ محاسبات عددی: MATLAB به‌خوبی برای انجام محاسبات عددی و ماتریسی طراحی شده است. این زبان از ساختارهای داده‌ای مانند ماتریس‌ها و آرایه‌ها به‌طور پیش‌فرض پشتیبانی می‌کند.

2⃣ گرافیک: MATLAB ابزارهای قدرتمندی برای تجسم داده‌ها و تولید نمودارها و گرافیک‌های دو بعدی و سه بعدی دارد.

3⃣ ابزارهای تخصصی: MATLAB دارای جعبه‌ابزارهای مختلفی (Toolboxes) است که برای کاربردهای خاص مانند پردازش تصویر، یادگیری ماشین، کنترل سیستم‌ها و غیره طراحی شده‌اند.

4⃣ سازگاری با زبان‌های دیگر: MATLAB می‌تواند با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر مانند C، C++، و Python ارتباط برقرار کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا از قابلیت‌های آن‌ها نیز استفاده کنند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 MATLAB & AI 🔹

🔹 زبان برنامه‌نویسی متلب (MATLAB) یک ابزار قدرتمند برای توسعه و پیاده‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی است. این نرم‌افزار امکانات گسترده‌ای برای تحلیل و مدیریت داده‌ها فراهم می‌کند. با استفاده از MATLAB، کاربران می‌توانند به راحتی داده‌ها را پیش‌پردازش کرده، انواع داده‌ها را تحلیل کنند و مدل‌های هوش مصنوعی را توسعه و ارزیابی نمایند. متلب ابزارهای متنوعی برای برنامه‌نویسی و شبیه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، از جمله شبیه‌سازی ربات‌ها، سیستم‌های هوشمند و شبکه‌های عصبی.

🔹 به طور کلی، متلب یک ابزار کارآمد و مفید برای متخصصان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی به شمار می‌آید. این نرم‌افزار به کاربران این امکان را می‌دهد که به راحتی و با سرعت بالا مدل‌های هوش مصنوعی را توسعه و پیاده‌سازی کنند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 MATLAB & Veterinary 🔹

☑️ مزایای یادگیری MATLAB برای دامپزشکان :

🔹 تحلیل داده‌های دامپزشکی و بررسی و تحلیل دقیق اطلاعات سلامت، ایجاد مدل‌های بیولوژیکی، تحلیل تصاویر دامپزشکی مثل رادیوگرافی و سونوگرافی، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و نمایش گرافیکی نتایج، کمک به اتخاذ تصمیمات درمانی بهتر.

🔹 به طور کلی، زبان های برنامه نویسی Python و MATLAB ابزارهای مفیدی برای بهبود عملکرد دامپزشکان فراهم می‌کنند، و مناسب ترین زبان ها برای دامپزشکان محسوب میشوند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی و تغذیه حیوانات خانگی 🔹

❓ تا حالا شده از خودت بپرسی واقعاً چی باید به سگ یا گربت بدی بخوره؟
غذایی که از هر نظر سلامتش تضمین شده باشه و تمام نیازهای پت رو براورده کنه 🥩🥔
 
اینجاست که هوش مصنوعی وارد میشه! 🤖🐾

با استفاده از مدل‌های مختلف هوش مصنوعی میشه با توجه به سن، وزن، نژاد و حتی بیماری‌های زمینه‌ای‌ مناسب ترین رژیم غذایی رو برای پت تهیه کرد. 🥘📈

☑️ مثلاً میگه: این گربه‌ چون عقیم‌شده و کم‌تحرکه، باید پروتئین بالا ولی کالری کنترل‌شده بخوره.
☑️ یا میگه: این سگ چون سنش بالا رفته، به مکمل مفصلی نیاز داره.


✅ تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI

〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🤖  @Veterinary_AI  🐎
〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🟦 هوش مصنوعی می‌تواند فقط با تحلیل حالات چهره بزها درد آنها را تشخیص دهد.

🔹 محققان کالج دامپزشکی دانشگاه فلوریدا با استفاده از هوش مصنوعی توانسته‌اند با دقت نسبتاً بالای ۶۲ تا ۸۰ درصدی درد بزها را شناسایی کنند. آنها ابتدا از چهره ۴۰ بز فیلم‌برداری کردند که تعدادی درد داشتند و تعدادی سالم بودند. این فیلم‌ها به مدل هوش مصنوعی مخصوصی داده شد که یاد گرفته بود درد را با حالات صورت تشخیص دهد.

🔹 لودوویکا چیاواکینی، دانشیار بالینی بیهوشی در کالج دامپزشکی دانشگاه فلوریدا، دراین‌باره گفت: این فقط مسئله رفاه حیوانات نیست. ما می‌دانیم حیواناتی که درد دارند، وزن اضافه نمی‌کنند و بهره‌وری کمتری دارند. می‌توانید تصور کنید کشاورزان نوعی برنامه را روی تلفن همراه خود داشته باشند که سریعاً به آنها اجازه دهد تعداد زیادی بز را ارزیابی کنند تا ببینند کدام‌یک نیاز به بررسی بیشتر دارد بدون اینکه نیاز به متوقف‌کردن آنها داشته باشند یا مجبور باشند به‌آرامی هر حیوان را دستی ارزیابی کنند یا منتظر بمانند مشکلات شدیدتر شوند.

🔗 لینک خبر 🔗 لینک مقاله

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 پرورش آبزیان و هوش مصنوعی 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 کتاب اصول هوش مصنوعی در پزشکی 🔹

☑️ آشنایی با مفاهیم، رویکردها و چالش‌های هوش مصنوعی در عرصه پزشکی

✅ مطالعه این کتاب به علاقه‌مندان توصیه می‌شود.

📚 #کتاب
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 کوئیز کلینیکی 🔹

سگ ۶ ماهه نر عقیم نشده
بی حال  است و با دهان باز نفس می کشد
قلب ۱۸۰ و تاکی کارد است  مخاط کمی پیل است و گوشه لب و زبان زخم و سوختگی دارد
صدای قلب مرمر ندارد ولی کمی رال یا کراکل (صدایی شبیه باز کردن چسبهای لباسی ولکرو) از ریه شنیده می شود.
رادیوگراف قفسه سینه پیوست شده محتمل ترین سناریو چیست؟

هوش مصنوعی را به چالش بکشید و از او بخواهید این رادیوگراف را تفسیر کند

لینک به گزینه های کوئیز - پاسخ در کامنت

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔷 Poultry disease early detection methods using deep learning technology

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 روش‌های تشخیص زودهنگام بیماری‌های طیور با استفاده از فناوری یادگیری عمیق

🔹 مقدمه
فناوری‌های پیشرفته، به ویژه یادگیری عمیق، پتانسیل بالایی برای بهبود مدیریت سلامت طیور و تشخیص زودهنگام بیماری‌ها دارند.مقاله حاضر به بررسی روش‌های تشخیص زودهنگام بیماری‌های طیور با استفاده از فناوری یادگیری عمیق می‌پردازد. این روش‌ها شامل تحلیل تصاویر، صداها، مدفوع و رفتارهای غیرعادی طیور است. برخی از این روش‌ها عبارتند از:

تحلیل دمای بدن: استفاده از دوربین‌های حرارتی برای تشخیص تغییرات دمای سطح بدن طیور که می‌تواند نشانه‌ای از بیماری باشد.
تحلیل صداهای غیرعادی: تشخیص بیماری‌ها از طریق تحلیل صداهای غیرعادی که طیور بیمار تولید می‌کنند.
تحلیل مدفوع: بررسی تغییرات در رنگ و ویژگی‌های مدفوع که می‌تواند نشانه‌ای از بیماری‌های مختلف باشد.
تحلیل رفتارهای غیرعادی: تشخیص بیماری‌ها از طریق تغییرات در رفتارهای طبیعی طیور مانند کاهش فعالیت یا تغییر در عادات غذایی.

🔹 نتایج
این نتایج نشان می‌دهند که فناوری‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، در مقایسه با روش‌های سنتی، عملکرد بهتری دارند. از جمله نتایج بدست آمده می توان موارد زیر را نام برد:
1. دقت تشخیص بیماری‌ها
تحلیل تصاویر: استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصاویر طیور، دقت تشخیص بیماری‌ها را به میزان قابل توجهی افزایش داده است. به عنوان مثال، در برخی مطالعات، دقت تشخیص بیماری‌هایی مانند آنفولانزای مرغی و نیوکاسل به بیش از 90% رسیده است.
تحلیل صداها: روش‌های مبتنی بر تحلیل صداهای غیرعادی طیور نیز دقت بالایی در تشخیص بیماری‌ها نشان داده‌اند. به عنوان مثال، در یک مطالعه، دقت تشخیص بیماری نیوکاسل از طریق تحلیل صداها به 91.06% رسید.
تحلیل مدفوع: استفاده از روش‌های یادگیری عمیق برای تحلیل مدفوع طیور، دقت تشخیص بیماری‌هایی مانند کوکسیدیوز و سالمونلا را به بیش از 97% افزایش داده است.
2. سرعت تشخیص
فناوری‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، قادرند بیماری‌ها را در زمان واقعی تشخیص دهند. این امر به ویژه در مزارع بزرگ که تعداد زیادی طیور وجود دارد، بسیار مفید است. به عنوان مثال، استفاده از دوربین‌های حرارتی و شبکه‌های عصبی، امکان تشخیص تغییرات دمای بدن طیور را در زمان واقعی فراهم می‌کند.
3. کاهش هزینه‌ها
استفاده از فناوری‌های یادگیری عمیق، هزینه‌های مرتبط با تشخیص بیماری‌ها را کاهش می‌دهد. به عنوان مثال، روش‌های سنتی مانند آزمایش‌های بیوشیمیایی، هزینه‌بر و زمان‌بر هستند، در حالی که روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، هزینه‌ها را به میزان قابل توجهی کاهش داده‌اند.
4. بهبود مدیریت مزارع
فناوری‌های یادگیری عمیق، امکان نظارت مستمر و خودکار بر سلامت طیور را فراهم می‌کنند. این امر به مدیران مزارع اجازه می‌دهد تا در صورت تشخیص بیماری، اقدامات لازم را به سرعت انجام دهند و از شیوع بیماری‌ها جلوگیری کنند.
5. کاهش تلفات
تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و اقدامات به موقع، می‌تواند تلفات ناشی از بیماری‌ها را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. به عنوان مثال، در یک مطالعه، استفاده از فناوری یادگیری عمیق، تلفات ناشی از بیماری نیوکاسل را تا 50% کاهش داد.
6. افزایش سودآوری
بهبود مدیریت سلامت طیور و کاهش تلفات ناشی از بیماری‌ها، می‌تواند به افزایش سودآوری مزارع منجر شود. به عنوان مثال، در یک مطالعه، استفاده از فناوری یادگیری عمیق، سودآوری یک مزرعه طیور را تا 20% افزایش داد.

🔹 کاربردها
استفاده از این فناوری‌ها می‌تواند به بهبود مدیریت مزارع طیور، کاهش تلفات ناشی از بیماری‌ها و افزایش سودآوری کمک کند. همچنین، این روش‌ها می‌توانند به عنوان ابزاری برای نظارت مستمر و خودکار بر سلامت طیور در مزارع بزرگ مورد استفاده قرار گیرند.

🔹 چالش‌ها
با وجود مزایای فراوان، چالش‌هایی نیز در استفاده از این فناوری‌ها وجود دارد. از جمله این چالش‌ها می‌توان به نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده زیاد، تأثیر شرایط محیطی بر دقت داده‌ها و هزینه‌های مرتبط با جمع‌آوری و پردازش داده‌ها اشاره کرد.

🔹 نتیجه‌گیری
فناوری یادگیری عمیق پتانسیل بالایی برای تحول در صنعت طیور و بهبود مدیریت سلامت این حیوانات دارد. با استفاده از این فناوری‌ها، می‌توان به صورت خودکار و در زمان واقعی، بیماری‌های طیور را تشخیص داده و اقدامات لازم را برای جلوگیری از شیوع بیماری‌ها انجام داد. این امر نه تنها به بهبود سلامت طیور کمک می‌کند، بلکه می‌تواند به افزایش بهره‌وری و سودآوری مزارع نیز منجر شود.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺 شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یک مدل محاسباتی است که از ساختار مغز انسان الهام گرفته و برای یادگیری از داده‌ها و شناسایی الگوها طراحی شده است. این شبکه شامل نورون‌ها و لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی می‌باشد. نورون‌ها ورودی‌ها را پردازش کرده و با استفاده از وزن‌ها، بایاس‌ها و تابع‌های فعال‌سازی، خروجی تولید می‌کنند. شبکه‌های عصبی در کاربردهایی مانند شناسایی تصویر، پردازش زبان طبیعی و پیش‌بینی سری‌های زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرند و به دلیل توانایی بالای خود در یادگیری از داده‌های بزرگ، بسیار محبوب هستند.

🔺 شبکه عصبی کانولوشن (CNN) یا Convolutional Neural Network یکی از ابزارهای اصلی در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است. این نوع شبکه عصبی به طور خاص برای پردازش داده‌های ساختاریافته مانند تصاویر طراحی شده است. CNNها به دلیل توانایی بالای خود در شناسایی الگوها و ویژگی‌ها در تصاویر، به طور گسترده‌ای در حوزه‌های مختلفی از جمله بینایی کامپیوتر، شناسایی تصویر، تشخیص اشیاء و پردازش ویدئو مورد استفاده قرار می‌گیرند. به طور کلی، هر جایی که نیاز به تحلیل بصری باشد، مانند تشخیص لنگش، تحلیل عکس‌های رادیولوژی، جراحی، پاتولوژی و تشخیص بالینی، کاربرد دارند.

اجزای اصلی CNN:

1. لایه کانولوشن (Convolutional Layer): این لایه مسئول استخراج ویژگی‌ها از تصویر ورودی است. با استفاده از فیلترها (یا کرنل‌ها)، این لایه ویژگی‌های مختلف مانند لبه‌ها، بافت‌ها و الگوها را شناسایی می‌کند.

2. لایه فعال‌سازی (Activation Layer): این لایه به مدل غیرخطی بودن اضافه می‌کند (مثلاً با استفاده از تابع ReLU).

3. لایه تجمیع (Pooling Layer): این لایه برای کاهش ابعاد ویژگی‌ها و همچنین کاهش تعداد پارامترها و محاسبات استفاده می‌شود.

4. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected Layer): در انتهای شبکه، معمولاً یک یا چند لایه کاملاً متصل وجود دارد که ویژگی‌های استخراج‌شده را به خروجی نهایی تبدیل می‌کند. این لایه‌ها معمولاً برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی استفاده می‌شوند.

🔺 در نهایت، شبکه عصبی (ANN) معمولاً برای داده‌های عددی و متنی کاربرد دارد، در حالی که شبکه عصبی کانولوشن (CNN) به طور خاص برای پردازش تصاویر و ویدیوها طراحی شده است.

برای درک بهتر مراتب هوش مصنوعی

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 کاربرد هوش مصنوعی در جراحی 🔹

🔹 دکتر خسرو صفری
مدرس دانشگاه فردوسی مشهد و متخصص جراحی با بورد تخصصی جراحی و بیهوشی

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 بنابر گزارش Zeki، پایگاه داده استعدادهای هوش مصنوعی جهان، در ۵ سال گذشته ۱۲۰۰ استعداد ایرانی در حوزه هوش مصنوعی راهی آمریکا شده‌اند. از این نظر ایران در جایگاه دوم پس از هند قرار دارد.

🔹 معین کافی، مدیرعامل کافه‌بازار بین‌الملل، علت اصلی این وضعیت را شرایط اقتصادی و سپس اجتماعی و فرهنگی می‌داند. به اعتقاد او این استعداد‌ها اگر در بهترین شرکت‌های ایرانی هم مشغول شوند، در رفع مایحتاج زندگی‌شان به مشکل می‌خورند.

🔹 شراره عزت‌نژاد، موسس پروداکت‌رود، با اشاره به اینکه امارات و عربستان با بستن قرارداد با بزرگ‌ترین شرکت‌های هوش مصنوعی دنیا، به سیلیکون ولی دوم تبدیل می‌شوند، می‌گوید: اگر روند فعلی ادامه یابد، استعدادهایمان را از دست می‌دهیم. شرکت‌هایمان سنتی می‌مانند و شکاف تکنولوژیک ما با دنیا عمیق‌تر می‌شود.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 کاربرد هوش مصنوعی در جراحی 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

✅ اینبار به زبان فارسی !

🤖  @Veterinary_AI  🐎