🌐 Deep Learning 🌐

🔷 مرجع فارسی یادگیری عمیق مناسب افراد مبتدی

از اصول اولیه تا ساخت شبکه عصبی عمیق با پایتون

✅ مطالعه این کتاب برای علاقه‌مندان توصیه میشود.

دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق یک روش از یادگیری ماشین است که به کامپیوترها کمک می‌کند تا از داده‌ها یاد بگیرند. این روش از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند، که شبیه به مغز انسان عمل می‌کنند. با استفاده از دیپ لرنینگ، کامپیوترها می‌توانند الگوها و ویژگی‌های پیچیده را در داده‌ها پیدا کنند و کارهایی مانند شناسایی تصویر یا ترجمه متن را بهتر انجام دهند. به عبارت ساده‌تر، دیپ لرنینگ به کامپیوترها یاد می‌دهد که چطور از تجربیات خود یاد بگیرند و تصمیمات بهتری بگیرند.

📚 #کتاب

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 معرفی ابزار 🔹 رادیولوژی 🔹

🤖ابزارها و نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در رادیولوژی🤖

🔹 1. Aidoc
✅ ارائه راهکارهایی برای تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها
✅ در تشخیص شرایط حادی مثل خونریزی داخلی، آمبولی ریوی، پنوموتوراکس
✅ اولویت بندی موارد اورژانسی

🔹 2. Arterys
✅ برای تصویربرداری بهتر قلبی‌عروقی
✅ تقسیم بندی خودکار تصاویر MRI قلب، اندازه‌گیری جریان خون، ارزیابی عملکرد قلب، بررسی انسداد عروق

🔹 3. zebra medical vision
✅ برای تجزیه و تحلیل تصاویر رادیولوژی از طریق CT اسکن و اشعه ایکس
✅ تشخیص طیف گسترده‌ای از بیماری‌ها. همانند شکستگی‌ها، پوکی استخوان، بیماری‌های قلبی‌عروقی، بیماری‌های کبدی و...

🔹 4. Lunit
✅ ارائه راهکارهایی برای تشخیص سرطان(سرطان ریه، پستان و...) در تصاویر رادیولوژی


🔹 5. Images
✅ ارائه راهکارهایی برای تشخیص شکستگی‌ها، دررفتگی‌ها و اسیب‌های استخوانی
✅ با کمک نرم‌افزار osteodetect با کمک کامپیوتر که از AI برای شناسایی شکستگی‌های مچ دست در تصویر x-ray استفاده می‌کند.

🔹 6. philipis Intellispace AI
✅ فراهم کردن توسعه و استقرار و ادغام راهکارها
برای بهبود گردش کار رادیولوژی
✅ برای تجزیه و تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر کارهای رادیولوژی
✅ با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته

🔹 7. IBM Waston Imaging
✅ ارائه مجموعه‌ای از ابزارهای AI برای رادیولوژی
✅ کمک به تشخیص بیماری‌ها، برنامه ریزی درمان و بهبود گردش کار
✅ ترکیب کردن داده‌های بالینی و تصویربرداری برای شناسایی بیماران در معرض خطر
✅برای تشخیص تومورها، متاستازها و ستیر ناهنجاری‌ها

🔹 8. Vetology
✅ خدمات تله رادیولوژی و رادیو گرافی
✅ برای شناسایی مشکلات مفصلی یا عفونت‌ها
✅ دامپزشک با بارگذاری رادیوگراف مدنظرش، بعد از چند دقیقه گزارش مناسبی‌ را ارائه می‌دهد

🔹 9. VetCT
✅ برای تحلیل تصاویر رادیولوژی
✅ امکان همکاری با سایر رادیولوژیست‌ها توسط هوش مصنوعی

🔹 10. SignalPET
✅ شناسایی بیماری‌هایی مثل مشکلات دندانی، شکستگی‌ها، عفونت‌ها و ...

🔹11.  ScribVet
✅ برای مستندسازی و گزارش‌نویسی موارد پزشکی بیمار
✅ کاهش زمان انجام فرایند مستندسازی و شرح حال نویسی و افزایش کارایی

🔹 12. RADLoics
✅ برای شخیص زودهنگام سرطان ریه

🔹 13.  Enlitic
✅ برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری‌هایی مانند سرطان

🔹14. medivis
✅ استفاده از واقعیت مجازی برای رادیولوژی
نمایش تصاویر CT اسکن و MRI بصورت هولوگرافیک(تمام نگاشت) برای جراحان
✅ ارتقای تجسم جراحی و کیفیت کار با بکارگیری تصاویر سه‌بعدی

🔹 15. Envoy AI
✅ فراهم کردن الگوریتم‌هایی برای عمل تصویربرداری پزشکی

🔹 16.Google cloud Healthcare
✅ ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی برای رادیولوژی
✅ مهیا کردن داده‌ها و اطلاعات تصویر برداری
✅ ایجاد الگوهای AI برای تشخیص بیماری‌ها، تقسیم بندی تصاویر

🔹 17. Qure .AI
✅ ارائه الگوریتم‌هایی بزای تشخیص ناهنجاری‌هایی مثل پنومونی و آسیب‌های مغزی در تصاویر پزشکی

🔹 18. Nuance communication
✅ بهبود کارایی و دقت تصویر برداری

🔹 19. شبکه‌های عصبی کونولوشتال(CNN)
✅ برای شناسایی و دسته‌بندی تصاویر

🔹 20. openCV
✅ برای پردازش و تحلیل تصاویر

🔹 21. Google Deepmind
✅ تحلیل تصاویر ماموگرافی با دقت بالا

🔹 22.  IDEXX Web PACS
✅ مدیریت تصاویر با ذخیره‌ کردن و تحلیل آنها

🔹 23. iCAD ProFound AI 
  ✅ برای توموسنتز (ماموگرافی 3D) طراحی شده است. 
  ✅ به رادیولوژیست‌ها در تشخیص دقیق‌تر ضایعات کوچک کمک می‌کند.

🔹 24. Siemens Healthineers AI-Rad Companion 
  ✅ یک دستیار هوش مصنوعی برای تحلیل خودکار تصاویر رادیولوژی. 
  ✅ در حوزه‌های مغز، قلب و ریه کاربرد دارد.

🔹 25. GE Healthcare Critical Care Suite 
  ✅ روی اشعه X قفسه سینه تمرکز دارد. 
  ✅ پنوموتوراکس و سایر شرایط بحرانی را تشخیص می‌دهد. 

🔹 26. Subtle Medical (SubtleMR & SubtlePET) 
  ✅ با استفاده از هوش مصنوعی، نویز تصاویر MRI و PET را کاهش می‌دهد. 
  ✅ نیاز به اسکن‌های مجدد را کم می‌کند. 

🔹 27. NVIDIA Clara AI 
  ✅ یک پلتفرم پردازش تصویر پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی. 
  ✅ برای بهبود کیفیت تصاویر CT و MRI استفاده می‌شود. 

🔹 28.Nuance PowerScribe 
  ✅ از تبدیل گفتار به متن (SRT) برای تولید خودکار گزارش‌های رادیولوژی استفاده می‌کند. 
  ✅ با سیستم‌های PACS و RIS ادغام می‌شود.
___
این لیست شامل تنها تعدادی از ابزارهای نرم‌افزاری هوش مصنوعی موجود در بازار است.
* هر ابزار دارای ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص خود است.
* انتخاب ابزار مناسب به نیازهای خاص هر شخص بستگی دارد.

#ابزار #رادیولوژی
🤖  @Veterinary_AI  🐎

❗️ قبل از پیاده‌سازی هر ابزار هوش مصنوعی، مهم است که آن را به طور کامل ارزیابی و آزمایش کنید.
❗️توجه داشته باشید: هوش مصنوعی در رادیولوژی به سرعت در حال تحول است و ابزارهای جدید به طور مداوم در حال توسعه هستند.
این ابزارها نمونه‌ای از چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود دقت، سرعت و کارایی رادیولوژی هستند.
با این حال، مهم است که به یاد داشته باشید که هوش مصنوعی جایگزینی برای رادیولوژیست‌ها نیست، بلکه ابزاری است که می‌تواند به آن‌ها در انجام وظایف خود کمک کند.
➖➖➖➖➖➖➖➖
مزایای استفاده از نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در رادیولوژی:
1⃣ افزایش دقت تشخیص با کاهش خطاهای انسانی
2⃣ افزایش سرعت تشخیص به‌ویژه در موارد اورژانسی
3⃣ کاهش هزینه‌ها با حذف اسکن‌های تکراری
4⃣ پشتیبانی از رادیولوژیست‌ها با عدم اتلاف وقت و تمرکز روی موارد پیچیده‌تر
5⃣ تقسیم بندی تصاویر و مشخص کردن ساختارهای آناتومیکی
6⃣ کاهش دوز پرتو با حفط کیفیت تصویر
7⃣ اولویت بندی موارد اضطراری و اورژانسی بیمار
8⃣ گزارش‌دهی خودکار
9⃣ تشخیص و شناسایی بیماری‌ها
➖➖➖➖➖➖➖➖
چالش‌ها و محدودیت‌های احتمالی:
1⃣ نیاز به داده‌ها یآموزشی با کیفیت بالا
2⃣ نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی و مسائل اخلاقی
3⃣ تعصب الگوریتمی(داده‌های آموزشی متعصبانه، باعث ایجاد نتایج متعصبانه می‌شود)
4⃣ هزینه‌‌های راه‌اندازی
5⃣ وابستگی بیش از حد به AI (کاهش مهارت‌های تشخیصی رادیولوژیست‌ها)
➖➖➖➖➖➖➖➖
نتیجه‌گیری

نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در رادیولوژی انقلابی در تشخیص و مدیریت بیماری‌ها ایجاد کرده‌اند. این ابزارها در پزشکی (تشخیص سرطان، اورژانس‌ها) و دامپزشکی (تحلیل تصاویر حیوانات) به کار می‌روند. با این حال، ادغام آن‌ها در سیستم‌های بالینی نیاز به استانداردسازی، آموزش و نظارت دارد.

#ابزار #رادیولوژی
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی در رفتارشناسی سگ 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 کاربرد هوش مصنوعی در جراحی

🔹 مقدمه:

هوش مصنوعی (AI) به تدریج در حال تغییر روش‌های جراحی با پیشرفت‌های تکنولوژیکی در تصویربرداری، ناوبری و مداخلات رباتیک است. این مقاله به بررسی کاربردهای موفق و تأثیرگذار هوش مصنوعی در جراحی، از برنامه‌ریزی پیش از عمل تا راهنمایی در حین عمل و ادغام آن در ربات‌های جراحی می‌پردازد.


🔹 هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی پیش از عمل:

1. طبقه‌بندی (Classification):
   - هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی مانند CT، MRI و اولتراسوند استفاده می‌شود.
   - مثال: تشخیص خونریزی داخل جمجمه‌ای از طریق CT اسکن با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق.

2. تشخیص (Detection):
   - هوش مصنوعی برای شناسایی نواحی مطلوب در تصاویر پزشکی، مانند تشخیص گره‌های ریوی یا ضایعات سرطانی، استفاده می‌شود.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی سه‌بعدی برای تشخیص گره‌های ریوی با دقت و سرعت بالا.

3. تقسیم‌بندی (Segmentation):
   - تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی به بخش‌های مختلف، مانند تشخیص تومورهای مغزی از طریق MRI، با استفاده از شبکه‌های عصبی کاملاً کانولوشنال (FCN) و U-Net انجام می‌شود.
   - مثال: استفاده از U-Net برای تقسیم‌بندی اندام‌های شکمی از تصاویر CT.

4. ثبت (Registration):
   - ثبت تصاویر پزشکی برای هماهنگی فضایی بین تصاویر مختلف، مانند ثبت تصاویر CT و MRI، با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق انجام می‌شود.
   - مثال: استفاده از VoxelMorph برای ثبت تصاویر پزشکی با دقت بالا.


🔹 هوش مصنوعی در راهنمایی حین عمل:

1. بازسازی سه‌بعدی (3D Shape Instantiation):
   - بازسازی سه‌بعدی اندام‌ها از تصاویر دو‌بعدی در حین عمل، مانند بازسازی شکل پروستات از تصاویر اولتراسوند.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی برای بازسازی شکل سه‌بعدی کبد از یک تصویر دو‌بعدی.

2. ناوبری اندوسکوپی (Endoscopic Navigation):
   - استفاده از هوش مصنوعی برای ناوبری اندوسکوپ‌ها در حین عمل، با استفاده از تخمین عمق و نقشه‌برداری محیط.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی برای تخمین عمق و ناوبری در اندوسکوپی.

3. ردیابی بافت (Tissue Tracking):
   - ردیابی بافت‌های نرم در حین عمل با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، مانند استفاده از SVM و شبکه‌های عصبی.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی برای ردیابی بافت‌های دستگاه گوارش در حین اندوسکوپی.

4. واقعیت افزوده (Augmented Reality):
   - استفاده از واقعیت افزوده برای بهبود دید جراح در حین عمل، با ارائه تصاویر سه‌بعدی از اندام‌ها.
   - مثال: استفاده از هولولنز برای نمایش مدل‌های سه‌بعدی عروق در حین جراحی.


🔹 هوش مصنوعی در ربات‌های جراحی:

1. ادراک (Perception):
   - تشخیص و ردیابی ابزارهای جراحی در حین عمل با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق.
   - مثال: استفاده از U-Net برای تشخیص ابزارهای جراحی در تصاویر اندوسکوپی.

2. مدل‌سازی و کنترل (System Modeling and Control):
   - یادگیری از نمایش‌های انسانی برای انجام وظایف جراحی به صورت خودکار، مانند یادگیری از حرکات جراح برای انجام بخیه‌زنی.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی برای یادگیری حرکات جراحی و انجام آن‌ها به صورت خودکار.

3. تعامل انسان و ربات (Human-Robot Interaction):
   - بهبود تعامل بین جراح و ربات‌های جراحی با استفاده از روش‌هایی مانند تشخیص حرکات دست و صدا.
   - مثال: استفاده از تشخیص حرکات دست برای کنترل ربات‌های جراحی در حین عمل.


🔹 چالش‌ها و چشم‌اندازهای آینده:

1. برنامه‌ریزی پیش از عمل:
   - نیاز به داده‌های بزرگ و برچسب‌گذاری شده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی.
   - بهبود قابلیت تفسیرپذیری و تعمیم‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی.

2. راهنمایی حین عمل:
   - توسعه روش‌های دقیق‌تر برای بازسازی سه‌بعدی و ناوبری در حین عمل.
   - بهبود قابلیت‌های واقعیت افزوده برای جراحی‌های کم‌تهاجمی.

3. ربات‌های جراحی:
   - توسعه ربات‌های سبک‌تر و ارزان‌تر برای دسترسی به مناطق محدود در حین جراحی.
   - بهبود تعامل بین جراح و ربات‌های جراحی برای افزایش ایمنی و دقت.

4. ملاحظات اخلاقی و قانونی:
   - حفاظت از حریم خصوصی بیماران و امنیت داده‌های پزشکی.
   - بررسی مسائل اخلاقی مربوط به استفاده از ربات‌های خودکار در جراحی.


🔹 نتیجه‌گیری:

هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در حال تغییر جراحی به سمت مداخلات دقیق‌تر و خودکار است. با این حال، چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های بزرگ، بهبود قابلیت تفسیرپذیری و ملاحظات اخلاقی و قانونی باید مورد توجه قرار گیرند. در آینده، توسعه ربات‌های هوشمند و میکروربات‌ها برای جراحی‌های غیرتهاجمی و تحویل دارو می‌تواند تحول بزرگی در جراحی ایجاد کند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

📌نقش هوش مصنوعی در درمان های عصبی


ویدیویی در رابطه با نقش هوش مصنوعی و فناوری های نوین در گفتار درمانی و درمان عصبی.
امیدواریم از دیدن این ویدیو لذت ببرید.


#ASL
#AI
#Artificial_intelligence
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🔹Veterinarian alley🔹

🐾@DVMSRB

🔹 آینده هوش مصنوعی در دامپزشکی 🔹

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

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

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🔹 Veterinary ~ AI  &  Python 🔹

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🟩 تیم Veterinary ~ AI برگزار میکند:

🤖 اولین دوره آموزشی پایتون با دید دامپزشکی 🐎

👨‍🏫 مدرس: سورن محمدی ، دانشجوی دامپزشکی فعال در حوزه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی و بنیان‌گذار تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI

✅ صفرتاصد
✅ تماما کاربردی
✅ فشرده و حرفه‌‌ای
✅ همکاری با تیم تخصصی
✅ ایجاد بینش برنامه نویسی
✅ ایجاد بینشی نو در دامپزشکی

🔹 سرفصل‌ها و توضیحات بیشتر


#دوره_آموزشی
🤖  @Veterinary_AI  🐎

کاربرد هوش مصنوعی در دامپزشکی چیا میتونه باشه؟
«پاسخ از خود چت جی پی تی»

هوش مصنوعی در دامپزشکی می‌تواند کاربردهای گسترده و مؤثری داشته باشد. برخی از این کاربردها شامل موارد زیر است:

۱. تشخیص بیماری‌ها
• استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری‌ها بر اساس علائم بالینی، آزمایشات خونی، یا تصاویر پزشکی مانند رادیوگرافی و اولتراسونوگرافی.
• کمک به شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌های سلامتی حیوانات.

۲. تصویربرداری پزشکی
• تحلیل خودکار تصاویر پزشکی برای تشخیص تومورها، شکستگی‌ها، یا عفونت‌ها.
• بهبود کیفیت تصاویر و استخراج اطلاعات دقیق‌تر از آنها.

۳. مدیریت سلامت حیوانات
• پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از داده‌های گذشته (پیشگیری به جای درمان).
• نظارت بر علائم حیاتی حیوانات با دستگاه‌های پوشیدنی و تحلیل داده‌ها برای هشدارهای زودهنگام.

۴. طراحی رژیم غذایی و مدیریت تغذیه
• ارائه رژیم‌های غذایی شخصی‌سازی شده برای حیوانات بر اساس شرایط بدنی، وزن، نژاد، و بیماری‌های خاص.

۵. تحقیقات و توسعه دارو
• شبیه‌سازی تاثیر داروها بر روی سیستم‌های زیستی برای تسریع فرآیند توسعه دارو.
• شناسایی ترکیبات دارویی جدید با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی.

۶. مدیریت کلینیک‌ها و مزارع
• استفاده از سیستم‌های هوشمند برای مدیریت قرار ملاقات‌ها، سوابق بیماران، و پردازش اطلاعات مالی.
• تحلیل داده‌های حیوانات مزرعه‌ای برای بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها.

۷. ربات‌های جراحی و کمک‌کننده
• ربات‌های هوشمند برای انجام جراحی‌های دقیق‌تر و کاهش خطای انسانی.
• استفاده از هوش مصنوعی برای هدایت دامپزشکان در زمان انجام عمل‌های پیچیده.

۸. پیش‌بینی و کنترل بیماری‌های مشترک انسان و حیوان (زئونوزها)
• تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک برای پیش‌بینی و کنترل بیماری‌های زئونوز.
• شناسایی مناطق پرخطر برای گسترش بیماری‌های واگیردار.

۹. آموزش دامپزشکان
• شبیه‌سازی‌های آموزشی برای تمرین مهارت‌های جراحی و تشخیص.
• ارائه اطلاعات به‌روز و تحلیل‌های دقیق برای تصمیم‌گیری بهتر.
این فناوری‌ها می‌توانند بهبودهای چشمگیری در دقت، سرعت، و کارایی در ارائه خدمات دامپزشکی ایجاد کنند.


طبیب دامپزشک دام‌های مزرعه
علاقمند به کتاب، ادبیات و تاریخ تکامل

https://news.1rj.ru/str/drnegisazaman


🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی در مدیریت گاوهای شیری 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 طبقه‌بندی بیماری‌های پوستی سگ با استفاده از یادگیری عمیق و تصاویر چندطیفی

🔹 مقدمه
بیش از ۵۰٪ خانوارهای ایالات متحده حداقل یک سگ نگهداری می‌کنند. این حیوانات خانگی در کنار فواید روانی و عاطفی، می‌توانند منبع انتقال بیماری‌های مشترک بین حیوان و انسان (Zoonotic) باشند.
بیش از ۷۰ نوع بیماری انسانی به دلیل تماس مستقیم یا غیرمستقیم با سگ‌ها ایجاد می‌شود. این بیماری‌ها شامل عفونت‌های باکتریایی، قارچی، انگلی و ویروسی هستند.
تشخیص دقیق بیماری‌های پوستی سگ‌ها نیازمند تخصص دامپزشک است. بنابراین، توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص این بیماری‌ها می‌تواند زمان و هزینه تشخیص را کاهش دهد و به مدیریت سلامت حیوانات کمک کند.
____

🔹 هدف مطالعه
هدف اصلی این پژوهش، توسعه مدل‌های طبقه‌بندی برای سه نوع شایع بیماری پوستی سگ‌ها (درماتوز باکتریایی، عفونت قارچی و درماتیت آلرژیک حساسیتی) با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و تصاویر چندطیفی است. این مدل‌ها با استفاده از تصاویر معمولی و تصاویر چندطیفی از پوست سگ‌ها آموزش داده شدند.
____

🔹 روش‌ کار
1.جمع‌آوری داده‌ها :
تصاویر پوست ۹۵ سگ (شامل ۲۳ سگ با درماتوز باکتریایی، ۱۹ سگ با عفونت قارچی، ۲۳ سگ با درماتیت آلرژیک و ۳۰ سگ سالم) جمع‌آوری شد.
تصاویر از دو منبع بدست آمدند: تصاویر معمولی (با دوربین موبایل) و تصاویر چندطیفی (با دستگاه چندطیفی که در ۹ طول‌موج مختلف تصویربرداری می‌کرد).

2.افزایش داده‌ها (Data Augmentation) :
تصاویر اصلی با استفاده از تغییراتی مانند چرخش، جابجایی و تغییر اندازه، به میزان ۱۰۰۰ برابر افزایش یافتند.
برای تعادل در تعداد داده‌ها، تصاویر هر بیماری به تعداد تصاویر کمترین داده (عفونت قارچی) محدود شدند.

3.مدل‌سازی :
از چهار معماری CNN شامل InceptionNet ، ResNet ، DenseNet و MobileNet استفاده شد.
مدل‌های جداگانه برای تصاویر معمولی و چندطیفی آموزش داده شدند.
برای بهبود عملکرد، مدل‌های اجماع (Consensus Models) با ترکیب نقاط قوت هر دو نوع تصویر توسعه داده شدند.

4.معیارهای ارزیابی :
معیارهای دقت (Accuracy)، مساحت زیر منحنی ROC (AUC) و ضریب همبستگی متیو (MCC) برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها استفاده شدند.
مدل‌های اجماع بر اساس دو معیار ارزیابی شدند:

معیار ۱ : پیش‌بینی فقط زمانی انجام می‌شود که هر دو مدل موافق باشند.
معیار ۲ : پیش‌بینی بیماری زمانی انجام می‌شود که حداقل یکی از مدل‌ها پیش‌بینی مثبت داشته باشد.
____

🔹 یافته‌ها

1.درماتوز باکتریایی :
❇️ بهترین مدل برای تصاویر معمولی: DenseNet (دقت = ۰٫۸۰، MCC = ۰٫۶۴).
❇️ بهترین مدل برای تصاویر چندطیفی: InceptionNet (دقت = ۰٫۷۰، MCC = ۰٫۳۶).
❇️ مدل اجماع: دقت = ۰٫۸۹، MCC = ۰٫۷۶.

2.عفونت قارچی :
❇️ بهترین مدل برای تصاویر معمولی: ResNet (دقت = ۰٫۷۰، MCC = ۰٫۳۶).
❇️ بهترین مدل برای تصاویر چندطیفی: ResNet (دقت = ۰٫۸۲، MCC = ۰٫۴۹).
❇️ مدل اجماع: دقت = ۰٫۸۲، MCC = ۰٫۴۹.

3.درماتیت آلرژیک حساسیتی :
❇️ بهترین مدل برای تصاویر معمولی: ResNet (دقت = ۰٫۸۲، MCC = ۰٫۴۷).
❇️ بهترین مدل برای تصاویر چندطیفی: MobileNet (دقت = ۰٫۸۷، MCC = ۰٫۶۳).
❇️ مدل اجماع: دقت = ۰٫۸۷، MCC = ۰٫۶۳.
____

🔹 بحث و نتیجه‌گیری
مدل‌های اجماع عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های تکی داشتند و تعادل بین حساسیت (Sensitivity) و ویژگی (Specificity) را بهبود بخشیدند.
تصاویر معمولی برای شناسایی مناطق مشکوک به ضایعات پوستی و تصاویر چندطیفی برای تأیید قرمزی پوست مفید بودند.
استفاده از تصاویر چندطیفی به دلیل توانایی شناسایی ویژگی‌های خاص در طول‌موج‌های مختلف، اطلاعات بیشتری ارائه داد.
مدل‌های توسعه‌یافته می‌توانند به‌راحتی با افزودن تصاویر کاربران به‌روز شوند و در تشخیص بیماری‌های پوستی سگ‌ها مورد استفاده قرار گیرند.
____

🔹 نتیجه‌گیری نهایی
❗️این مطالعه نشان داد که ترکیب تصاویر معمولی و چندطیفی در مدل‌های اجماع می‌تواند به طبقه‌بندی دقیق‌تر بیماری‌های پوستی سگ‌ها کمک کند.
❗️مدل‌های اجماع برای هر سه نوع بیماری (درماتوز باکتریایی، عفونت قارچی و درماتیت آلرژیک) عملکرد بالاتری نسبت به مدل‌های تکی داشتند.
این رویکرد می‌تواند به کاهش زمان و هزینه تشخیص بیماری‌های پوستی سگ‌ها و بهبود مدیریت سلامت حیوانات کمک کند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖 @Veterinary_AI 🐎

🟩 پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا، عمومی و شیءگرا است که توسط Guido van Rossum طراحی و اولین نسخه آن در سال 1991 منتشر شد. این زبان به خاطر سادگی و خوانایی کدهایش مشهور است و به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد که به سرعت و به راحتی کد بنویسند.

از ویژگی‌های بارز پایتون می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

✅ 1. سینتکس ساده و قابل فهم: پایتون به گونه‌ای طراحی شده است که کدهای آن به راحتی قابل خواندن و درک باشند.

✅ 2. کتابخانه‌های گسترده: پایتون دارای کتابخانه‌های متعددی است که می‌تواند برای انجام کارهای مختلف مانند علم داده، یادگیری ماشین، توسعه وب و غیره استفاده شود.

✅ 3. قابلیت چندمنظوره: از پایتون می‌توان برای توسعه نرم‌افزار، تحلیل داده‌ها، اتوماسیون، برنامه‌نویسی وب، هک و امنیت و بسیاری دیگر از کاربردها استفاده کرد.

✅ 4. پشتیبانی از شیءگرایی: پایتون از اصول برنامه‌نویسی شیءگرا پشتیبانی می‌کند که به سازماندهی بهتر کدها کمک می‌کند.

✅ 5. جامعه بزرگ و فعال: پایتون دارای یک جامعه بزرگ از توسعه‌دهندگان است که به اشتراک‌گذاری منابع، کتابخانه‌ها و آموزش‌ها کمک می‌کنند.

✅ 6. پشتیبانی از پروژه‌های متن‌باز: پایتون یک زبان متن‌باز است که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به راحتی پروژه‌های متن‌باز را پیدا کنند و در آن‌ها مشارکت داشته باشند.

☑️ در نتیجه از آنجایی که ما دامپزشکان در حوزه‌های کاری متنوعی فعالیت میکنیم و همچنین به علت اینکه زمان آزاد زیادی نداریم، زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلیل سادگی در یادگیری، سرعت بالا در کدنویسی، امکانات فراوان و چندمنظوره بودن، بهترین گزینه برای دامپزشکان محسوب می‌شود.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 یادگیری ماشین (Machine Learning) یک شاخه از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها و الگوریتم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌هایی انجام دهند. در واقع، یادگیری ماشین به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که از تجربیات گذشته استفاده کنند و به تدریج بهبود یابند.

یادگیری ماشین به طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:

1⃣ یادگیری تحت نظارت: در این نوع یادگیری، ورودی‌ها و خروجی‌ها مشخص هستند و مدل سعی می‌کند الگوی بین آنها را یاد بگیرد. مثال‌هایی از این نوع شامل طبقه‌بندی و رگرسیون است.

2⃣ یادگیری بدون نظارت: در این نوع یادگیری، داده‌ها برچسب‌گذاری نشده‌اند و مدل باید خود به کشف الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها بپردازد. مثال‌هایی از این نوع شامل خوشه‌بندی و کاهش ابعاد است.

3⃣ یادگیری تقویتی: در این نوع یادگیری، یک عامل با محیط خود تعامل می‌کند و از طریق دریافت پاداش یا جریمه برای رفتارهایش یاد می‌گیرد. هدف این است که عامل با انتخاب بهترین اقدامات، پاداش کل را به حداکثر برساند.

#یادگیری_ماشین
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟩 یادگیری ماشین در دامپزشکی کاربردهای متنوع و مفیدی دارد که می‌تواند به بهبود تشخیص، درمان و مدیریت سلامت حیوانات کمک کند. برخی از این کاربردها عبارتند از:

✅ تشخیص بیماری: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به تشخیص بیماری‌ها در حیوانات کمک کنند. با تحلیل داده‌های بالینی و علائم حیوانات، این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها کمک می‌کند.

✅ پیش‌بینی شیوع بیماری: با استفاده از داده‌های تاریخی و مدل‌های یادگیری ماشین، می‌توان شیوع بیماری‌های خاص در جمعیت‌های حیوانی را پیش‌بینی کرد. این اطلاعات می‌تواند به دامپزشکان و مدیران بهداشت عمومی کمک کند تا اقدامات پیشگیرانه مناسبی انجام دهند.

✅ مدیریت تغذیه: یادگیری ماشین می‌تواند در بهینه‌سازی رژیم‌های غذایی برای حیوانات کمک کند. با تحلیل داده‌های مربوط به رشد، تولید مثل و سلامت حیوانات، می‌توان رژیم غذایی مناسبی را برای هر گونه یا نژاد خاص طراحی کرد.

✅ تحلیل تصاویر پزشکی: یادگیری عمیق (Deep Learning)، که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است، می‌تواند برای تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و MRI استفاده شود تا به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها کمک کند.

✅ بهینه‌سازی درمان: با تحلیل داده‌های مربوط به درمان‌های قبلی و نتایج آنها، الگوریتم‌ها می‌توانند بهترین روش‌های درمانی را برای هر حیوان خاص پیشنهاد دهند.

✅ تحقیقات ژنتیکی: یادگیری ماشین می‌تواند در تحلیل داده‌های ژنتیکی برای شناسایی نژادهای خاص و پیش‌بینی استعدادهای ژنتیکی در حیوانات کمک کند.

این کاربردها نشان‌دهنده پتانسیل بالای یادگیری ماشین در بهبود کیفیت خدمات دامپزشکی و سلامت عمومی حیوانات است.

#یادگیری_ماشین
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 استفاده از هر یک الگوریتم های یادگیری ماشین در چه زمانی مناسب است؟

🔹 در حوزه سلامت : SVM و Neural Net برای تشخیص بیماری و آنالیز تصاویر پزشکی.

🔹 در مدیریت مالی و مدیریت دیتا : K-Means برای دسته‌بندی دیتاهای صاحبین دام و دیتای کلینیک و گاوداری

#یادگیری_ماشین
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی و Veterinary AI 🔹

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

معمولا تو دنیای الان هرکی حرف از هوش مصنوعی میزنه، صرفاً حرفه!
کلا برای هر کاری آدم باید اون کارو اصولی انجام بده، در این تیم ما دور هم جمع شدیم تا به بیس علمی هوش مصنوعی توجه کنیم،
روی ایده های جدید و تحقیقات بروز تمرکز کنیم و سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی برای کمک به دامپزشکان و صاحبین دام ایجاد کنیم؛
نه اینکه فقط از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنیم!!

تیم Veterinary ~ AI، حامی ایده های نو ✨

شما چطور؟ دوست دارید ایده هاتون عملی بشه؟ایده‌هاتونو کامنت کنید! و به ما بپیوندید!

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

🟦 مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به مدل‌های یادگیری عمیق اطلاق می‌شود که برای پردازش و تولید زبان طبیعی طراحی شده‌اند. این مدل‌ها معمولاً بر پایه معماری‌های شبکه عصبی پیشرفته، مانند ترنسفورمرها، ساخته می‌شوند و قادر به تحلیل، تولید و درک متن به صورت طبیعی هستند.

🟩 کاربردهای LLM در دامپزشکی:

✅ 1. تشخیص بیماری: LLMها می‌توانند به تجزیه و تحلیل داده‌های متنی مربوط به علائم بیماری‌ها کمک کنند و الگوهای مهم برای تشخیص بیماری را شناسایی کنند.

✅ 2. پشتیبانی از تصمیم‌گیری: این مدل‌ها می‌توانند اطلاعات علمی و بالینی را تجزیه و تحلیل کرده و به دامپزشکان در اتخاذ تصمیمات درمانی کمک کنند.

✅ 3. تولید محتوا: LLMها می‌توانند برای تولید مقالات علمی، راهنماهای درمانی، و محتوای آموزشی برای دامپزشکان و صاحبان حیوانات خانگی استفاده شوند.

✅ 4. پاسخ به سوالات: این مدل‌ها می‌توانند به عنوان چت‌بات‌های هوشمند عمل کنند و به سوالات عمومی و تخصصی در زمینه دامپزشکی پاسخ دهند.

☑️ استفاده از LLMها در دامپزشکی می‌تواند به بهبود کیفیت خدمات درمانی، افزایش دقت تشخیص و تسهیل فرآیندهای آموزشی کمک کند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی، سکاندار کشتی صنعت طیور 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎