onlinebme
🎦 🤰 میشه گفت این تصویر واضح ترین mri از شکم یک زن حامله هست... فقط حرکات بچه رو ببینین😅😍🤦♀🤦♂ ➖➖➖ @OnlineBME
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
این فیلم MRI یک #انسان هنگام صحبت کردن است. ویدیو را جینس فراهام، فیزیک‌دان و زیست‌شناس معروف آلمان تهیه کرده است. به حرکت #زبان دقت کنید. جالب نیست؟ 🤦♂🤦♀
#mri
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
#mri
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
✅ آموزش الگوریتم هوش مصنوعی جهت حذف نویز و آرتیفکت در تصویر توسط محققان NVIDAI!
👨💻نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
✍ چه اتفاقی میافته اگه شما به یک تکنولوژی هوش مصنوعی دست یابید که بتونه تمام نویزها و آرتیفکتهای تصویر را حذف کند؟! 🧐
حتی نویزهایی که در تصاویر با شدت روشنایی پایین هستند؟ عالیه نه؟😃
خب حالا اگه اون الگوریتمه متن و واترمارکها رو هم بتونه از تصویر حذف کنه چی؟! دیگه خیلی عالیه نه؟!😇
🔺گفته میشه که هر تکنولوژی هم میتونه استفاده #خوب ازش بشه و هم #بد، ولی این هیچ وقت نباید #نوآوری‌هارو متوقف کنه.
🔺 در آخرین تحقیقات #پردازش_تصویر ، NVIDIA در گزارشی گفته است که تیمشون تونستن یک AIی را آموزش دهند که می تونه از طریق یک رویکرد #یادگیری_عمیق، #نویز عکس های دانه دار (grainy image) رو حذف کنه. این گروه برای انجام این پروژه با دانشگاه آالو و MIT همکاری کرده است.
🔹معمولا مدل #هوش_مصنوعی نیاز داره که به تصویر بدون نویز و تصویر نویزی نگاه کنه و #تفاوت بین دو تصویر رو بفهمه و از این طریق یاد بگیره که نویز تصاویر نویزی رو حذف و یا کم کنه. (چیزی که ما تو دوره شبکه عصبی و پردازش تصویر با بچه ها کار میکنیم)
اما نکته قابل توجه اینه که این مدل هوش مصنوعی ارائه شده تنها به نمونه های مشابه تصاویر نویزی نگاه میکنه و نویز تصویر را حذف میکنه!!🤔🙄
هیچ تصویر بدون نویز (تر و تمیز) به مدل AI نشون داده نشده و ولی با این حال الگورتیم تونسته به صورت خودکار یاد بگیره که چطوری تصاویر رو بهبود بده و نویزشون رو از بین ببره!
🔹 محققان بیان کرده اند که: این امکان پذیره که یاد بگیریم سیگنالهای نویزی رو بدون مشاهده تصاویر بدون نویز بازسازی کنیم، اونم با عملکرد نزدیک و یا برابر با مدلهایی که با نگاه کردن به تصاویر بدون نویز، نویز تصویر رو کم می کنند!
"تیم GPU های NVIDIA Tesla P100 با چارچوب یادگیری عمیق TensorFlow cuDNN-accelerated استفاده کرده اند. این تیم مدل خود را در 50،000 عکس در مجموعه اعتبار سنجی ImageNet آموزش دادند.
💡انتظار میره که این مدل هوش مصنوعی در حوزه پزشکی جهت #بهبود تصاویر #پزشکی #MRI که معمولا به پردازشهای گسترده ای برای حذف نویز دارند، استفاده شوند.
همچنین میتواند در بهبود تصاویری که در معرض تابش طولانی تلسکوپها(که برای آستروفوفوگرافی استفاده میشوند) در آسمان شب قرار میگیرند استفاده شوند.
این الگوریتم همچنین میتواند زمان پردازش تصاویر جهت کاهش نویز را کم کند!
🔹 ولی اینکه این الگوریتم باعث می شود احتمال #سرقت تصاویر بالا بره برای ما یه سوالی هست که در سر ما میگذرد!
مرجع:
https://www.google.com/amp/s/www.firstpost.com/tech/news-analysis/nvidia-researchers-have-trained-an-ai-to-remove-noise-and-text-from-images-4725191.html/amp
#خبر
#هوش_مصنوعی
#پردازش_تصویر
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME
👨💻نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
✍ چه اتفاقی میافته اگه شما به یک تکنولوژی هوش مصنوعی دست یابید که بتونه تمام نویزها و آرتیفکتهای تصویر را حذف کند؟! 🧐
حتی نویزهایی که در تصاویر با شدت روشنایی پایین هستند؟ عالیه نه؟😃
خب حالا اگه اون الگوریتمه متن و واترمارکها رو هم بتونه از تصویر حذف کنه چی؟! دیگه خیلی عالیه نه؟!😇
🔺گفته میشه که هر تکنولوژی هم میتونه استفاده #خوب ازش بشه و هم #بد، ولی این هیچ وقت نباید #نوآوری‌هارو متوقف کنه.
🔺 در آخرین تحقیقات #پردازش_تصویر ، NVIDIA در گزارشی گفته است که تیمشون تونستن یک AIی را آموزش دهند که می تونه از طریق یک رویکرد #یادگیری_عمیق، #نویز عکس های دانه دار (grainy image) رو حذف کنه. این گروه برای انجام این پروژه با دانشگاه آالو و MIT همکاری کرده است.
🔹معمولا مدل #هوش_مصنوعی نیاز داره که به تصویر بدون نویز و تصویر نویزی نگاه کنه و #تفاوت بین دو تصویر رو بفهمه و از این طریق یاد بگیره که نویز تصاویر نویزی رو حذف و یا کم کنه. (چیزی که ما تو دوره شبکه عصبی و پردازش تصویر با بچه ها کار میکنیم)
اما نکته قابل توجه اینه که این مدل هوش مصنوعی ارائه شده تنها به نمونه های مشابه تصاویر نویزی نگاه میکنه و نویز تصویر را حذف میکنه!!🤔🙄
هیچ تصویر بدون نویز (تر و تمیز) به مدل AI نشون داده نشده و ولی با این حال الگورتیم تونسته به صورت خودکار یاد بگیره که چطوری تصاویر رو بهبود بده و نویزشون رو از بین ببره!
🔹 محققان بیان کرده اند که: این امکان پذیره که یاد بگیریم سیگنالهای نویزی رو بدون مشاهده تصاویر بدون نویز بازسازی کنیم، اونم با عملکرد نزدیک و یا برابر با مدلهایی که با نگاه کردن به تصاویر بدون نویز، نویز تصویر رو کم می کنند!
"تیم GPU های NVIDIA Tesla P100 با چارچوب یادگیری عمیق TensorFlow cuDNN-accelerated استفاده کرده اند. این تیم مدل خود را در 50،000 عکس در مجموعه اعتبار سنجی ImageNet آموزش دادند.
💡انتظار میره که این مدل هوش مصنوعی در حوزه پزشکی جهت #بهبود تصاویر #پزشکی #MRI که معمولا به پردازشهای گسترده ای برای حذف نویز دارند، استفاده شوند.
همچنین میتواند در بهبود تصاویری که در معرض تابش طولانی تلسکوپها(که برای آستروفوفوگرافی استفاده میشوند) در آسمان شب قرار میگیرند استفاده شوند.
این الگوریتم همچنین میتواند زمان پردازش تصاویر جهت کاهش نویز را کم کند!
🔹 ولی اینکه این الگوریتم باعث می شود احتمال #سرقت تصاویر بالا بره برای ما یه سوالی هست که در سر ما میگذرد!
مرجع:
https://www.google.com/amp/s/www.firstpost.com/tech/news-analysis/nvidia-researchers-have-trained-an-ai-to-remove-noise-and-text-from-images-4725191.html/amp
#خبر
#هوش_مصنوعی
#پردازش_تصویر
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME
Tech2
NVIDIA researchers have trained an AI to remove noise and text from images
NVIDIA's AI will be presented at the International Conference on Machine Learning in Stockholm.
onlinebme
🌐 بهبود تصویربرداری سه بعدی جهت پیشبرد درمان بیماریهای مغزی 👨💻نویسنده : محمد نوری زاده چرلو ✍محققان ترکیبی از سخت افزار تجاری و نرم افزار منبع باز(open source) توسعه داده اند که تصویربرداری سه بعدی و دوبعدی از مغز و سایر بافتها را سریع انجام میدهد. با…
✅🌐 الگوهای کامل، MRI را سریعتر و ارزانتر میکنند!
🔺 کشف جدید محقق دانشگاه کوئینزلند می تواند زمان های اسکن MRI را سریع تر و مقرون به صرفه تر سازد.
👨💻نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
✍ دکتر Shekhar Chandra از دانشکده فناوری اطلاعات و برق UQ، کلاس جدیدی از فراکتال ها را شناسایی کرده است. این فرکانتال یک الگوی ریاضی هست که می تواند فرآیند اسکن MRI را ارتقاء دهد و اجازه دهد که یک اسکن کامل بدن چهار بار سریعتر انجام شود.
دکتر چاندرا: "فراکتال های متنوعی از اوایل دهه 70 کشف شده اند اما هیچکدام از آنها تاکنون برای MRI قابل استفاده نیستند."
فراکتال یک الگوی بی پایان است که خود را در مقیاس های مختلف تکرار می کند.
از دید تکنولوژی، این فرکتال به یک الگوی نمونه برداری تبدیل می شود که توسط دستگاه MRI استفاده می شود تا اطمینان حاصل شود تنها اطلاعات لازم ثبت می شود، و داده های تصویر برداری افزونه(Redundant) را حذف می کند.
دکتر چاندرا: "ما ثابت کرده ایم که می توانیم از ویژگی های تکراری الگوی به نفع خود برای کاهش اندازه گیری های مورد نیاز برای اسکن MRI استفاده کنیم."
دکتر چاندرا گفت که این کشف به پزشکان اجازه می دهد تا اطلاعات تصویری بیشتری را در زمان کمتری بدست آورند بدون اینکه کیفیت تصویر را تحت تاثیر قرار دهند. همچنین بیماران زمان کمتری در دستگاه صرف میکنند، همچنین اسکن بیشتری در زمان کم گرفته می شود، که در نتیجه آن زمان انتظار جهت انجام اسکن mri را کاهش می‌یابد.
دکتر چاندرا : "تحقیقات من ثابت می کند که این روش سنجش سنجی در نهایت می تواند به بسیاری از زمینه های علم، از جمله نجوم، #مهندسی_پزشکی و علوم رایانه اعمال شود.
"در تئوری ما نشان داده ایم که این کشف، تکنولوژی MRI را بهبود می بخشد، اما قبل از اینکه بتواند در عمل استفاده شود، بع کار و تامین مالی بیشتری لازم است."
منبع:
https://phys.org/news/2018-09-patterns-pave-path-faster-cheaper.amp
#خبر
#تازه_های_تصویربرداری
#مهندسی_پزشکی
#MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME
🔺 کشف جدید محقق دانشگاه کوئینزلند می تواند زمان های اسکن MRI را سریع تر و مقرون به صرفه تر سازد.
👨💻نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
✍ دکتر Shekhar Chandra از دانشکده فناوری اطلاعات و برق UQ، کلاس جدیدی از فراکتال ها را شناسایی کرده است. این فرکانتال یک الگوی ریاضی هست که می تواند فرآیند اسکن MRI را ارتقاء دهد و اجازه دهد که یک اسکن کامل بدن چهار بار سریعتر انجام شود.
دکتر چاندرا: "فراکتال های متنوعی از اوایل دهه 70 کشف شده اند اما هیچکدام از آنها تاکنون برای MRI قابل استفاده نیستند."
فراکتال یک الگوی بی پایان است که خود را در مقیاس های مختلف تکرار می کند.
از دید تکنولوژی، این فرکتال به یک الگوی نمونه برداری تبدیل می شود که توسط دستگاه MRI استفاده می شود تا اطمینان حاصل شود تنها اطلاعات لازم ثبت می شود، و داده های تصویر برداری افزونه(Redundant) را حذف می کند.
دکتر چاندرا: "ما ثابت کرده ایم که می توانیم از ویژگی های تکراری الگوی به نفع خود برای کاهش اندازه گیری های مورد نیاز برای اسکن MRI استفاده کنیم."
دکتر چاندرا گفت که این کشف به پزشکان اجازه می دهد تا اطلاعات تصویری بیشتری را در زمان کمتری بدست آورند بدون اینکه کیفیت تصویر را تحت تاثیر قرار دهند. همچنین بیماران زمان کمتری در دستگاه صرف میکنند، همچنین اسکن بیشتری در زمان کم گرفته می شود، که در نتیجه آن زمان انتظار جهت انجام اسکن mri را کاهش می‌یابد.
دکتر چاندرا : "تحقیقات من ثابت می کند که این روش سنجش سنجی در نهایت می تواند به بسیاری از زمینه های علم، از جمله نجوم، #مهندسی_پزشکی و علوم رایانه اعمال شود.
"در تئوری ما نشان داده ایم که این کشف، تکنولوژی MRI را بهبود می بخشد، اما قبل از اینکه بتواند در عمل استفاده شود، بع کار و تامین مالی بیشتری لازم است."
منبع:
https://phys.org/news/2018-09-patterns-pave-path-faster-cheaper.amp
#خبر
#تازه_های_تصویربرداری
#مهندسی_پزشکی
#MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME
phys.org
Perfect patterns pave path to faster, cheaper MRI
A discovery by a University of Queensland researcher could speed up MRI scanning times and make the scans more affordable.
onlinebme
امروز روز بدون سوتینه، بمنظور #تشویق زنان به #خودآزمایی و #چکاپ منظم. #مریم_میرزاخانی😔 #سرطان_سینه #NoBraDay ➖➖➖➖➖ +کی باید رفت ماموگرافی؟ - ۴۰ سالگی و اگر از بستگان درجه یک کسی مبتلا بوده از ۳۵ سالگی +کی باید رفت پاپ اسمیر؟ -۳ سال بعد از اولین رابطه جنسی…
✅🌐 محققان دانشگاه پزشکی شیکاگو و دانشگاه واشنگتن سیاتل با مطالعه بر روی روش های تشخیص سرطان سینه در زنان دریافتند که دوبار تصویر برداری با MRI در سال نسبت به یک بار ماموگرافی در سال، تاثیر بیشتری در تشخیص سرطان سینه در زنانِ جوان با مشخصات ژنتیکی پر خطر دارد.
👨💻 نویسنده: معصومه دلگرمی
✍ نتایج حاکی از آن است که یافتن سریعترِ نشانه های سرطان در زنان با مشخصات ژنتیکی پرخطر ، در بهبود روند درمان بسیار موثر است. در تحقیق به عمل آمده بیشتر زنان علیرغم داشتن تغییرات ژنتیکی مانند BRCA1 ، به دلیل مراقبت های شدید و با کیفیت بالا سرطان سینه در آنها رشد نکرده است.
در این تحقیق محققان، از 295 زن برای انجام آزمایش بالینی ثبت نام به عمل آورند و میانگین سن این افراد 43 سال بود. داوطلبان شرکت کننده در این آزمایش باید بیش از 20 درصد احتمال ابتلا به سرطان سینه را داشته باشند. بیش از نیمی از زنانی که در این تحقیق شرکت کردند، یکی از 11 اختلافات ژنتیکی شناخته شده مرتبط با سرطان سینه را داشتند. 75 مورد از 157 زن، جهشِ BRCA1 داشتند و 61 نفر جهش BRCA2 را داشتند. این مطالعه همچنین شامل زنان مبتلا به سرطان سینه یا سرطان تخمدان (DCIS) قبل از سن 35 سالگی یا زنانی که مادر و یا خواهر آن ها مبتلا به سرطان سینه قبل از 50 سالگی تشخیص داده شدند. افراد مورد مطالعه در این تحقیق در یک نوع آزمایش ژنتیکی شرکت کردند که در این آزمایش به دنبال ژن هایی بودند که مرتبط با سرطان سینه بود.
پس از ارزیابی توسط پزشک و مشاور ژنتیک، شرکت کنندگان باید هر 6 ماه یکبار یک آزمایش معاینه ی پستان بالینی و تصویربرداری ام آر آی انجام دهند و علاوه بر آن باید هر 12 ماه یکبار نیز ماموگرافی انجام دهند.
در طی این مطالعه محققان 2111 آزمایش ام آر آی انجام دادند (به طور متوسط حدود 7 آزمایش برای هر شرکت کننده) و 2223 بار ماموگرافی انجام دادند (به طور متوسط حدود 4 آزمایش برای هر شرکت کننده).
آنها 17 سرطان را یافتند: 4 سرطان تخمدان و 13 سرطان سینه
تمام این 17 بیمار به مدت 5 سال مداوم تحت نظارت و مداوا بودند اکنون همه ی آنها زنده و بدون ناراحتی های سیستمی هستند.
به گفته ی Gregory Karczmar استاد رادیولوژی دانشگاه شیکاگو ، نتایج این تحقیق نشان می دهد که انجام ام آر آی هر 6 ماه یکبار در تشخیص زودهنگام سرطان سینه در زنان با مشخصات ژنتیکی پر خطر به خوبی عمل می کند. او افزود هدف نهایی تشخیص تومورهای کمتر از 1 سانتی متر است. و اما ماموگرام به طور معمول برای نمایش سرطان سینه به کار می رود و برای حدود 40 درصد از زنان گزینه ی مناسبی نیست. وی افزود: ام آر آی نسبت به ماموگرافی حساس تر است و می تواند سرطان سینه ی غیر تهاجمی را نسبت به ماموگرافی سریعتر تشخیص دهد. اما متاسفانه ام آر آی برای تصویر برداری روتین گران تر است.
به گفته ی پروفسور Mary Claire King پزشک و استاد دانشگاه واشنگتن و محقق جامعه ی سرطان آمریکا در حوزه ی سرطان پستان، هدف اصلی این مطالعه ، درک نیاز های اساسی زنان در معرض ابتلا به سرطان پستان است.
انجمن سرطان آمریکا(ACS) در حال حاضر سالانه یه بار ام آر آی و یکبار ماموگرافی را برای زنان در معرض ابتلا به سرطان سینه پیشنهاد می کند.
منبع:
https://medicalxpress.com/news/2018-09-women-genetic-twice-a-year-mri-mammograms.amp
#خبر
#تازه_ها
#سرطان_سینه
#مهندسی_پزشکی
#مریم_میرزاخانی
#MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME
👨💻 نویسنده: معصومه دلگرمی
✍ نتایج حاکی از آن است که یافتن سریعترِ نشانه های سرطان در زنان با مشخصات ژنتیکی پرخطر ، در بهبود روند درمان بسیار موثر است. در تحقیق به عمل آمده بیشتر زنان علیرغم داشتن تغییرات ژنتیکی مانند BRCA1 ، به دلیل مراقبت های شدید و با کیفیت بالا سرطان سینه در آنها رشد نکرده است.
در این تحقیق محققان، از 295 زن برای انجام آزمایش بالینی ثبت نام به عمل آورند و میانگین سن این افراد 43 سال بود. داوطلبان شرکت کننده در این آزمایش باید بیش از 20 درصد احتمال ابتلا به سرطان سینه را داشته باشند. بیش از نیمی از زنانی که در این تحقیق شرکت کردند، یکی از 11 اختلافات ژنتیکی شناخته شده مرتبط با سرطان سینه را داشتند. 75 مورد از 157 زن، جهشِ BRCA1 داشتند و 61 نفر جهش BRCA2 را داشتند. این مطالعه همچنین شامل زنان مبتلا به سرطان سینه یا سرطان تخمدان (DCIS) قبل از سن 35 سالگی یا زنانی که مادر و یا خواهر آن ها مبتلا به سرطان سینه قبل از 50 سالگی تشخیص داده شدند. افراد مورد مطالعه در این تحقیق در یک نوع آزمایش ژنتیکی شرکت کردند که در این آزمایش به دنبال ژن هایی بودند که مرتبط با سرطان سینه بود.
پس از ارزیابی توسط پزشک و مشاور ژنتیک، شرکت کنندگان باید هر 6 ماه یکبار یک آزمایش معاینه ی پستان بالینی و تصویربرداری ام آر آی انجام دهند و علاوه بر آن باید هر 12 ماه یکبار نیز ماموگرافی انجام دهند.
در طی این مطالعه محققان 2111 آزمایش ام آر آی انجام دادند (به طور متوسط حدود 7 آزمایش برای هر شرکت کننده) و 2223 بار ماموگرافی انجام دادند (به طور متوسط حدود 4 آزمایش برای هر شرکت کننده).
آنها 17 سرطان را یافتند: 4 سرطان تخمدان و 13 سرطان سینه
تمام این 17 بیمار به مدت 5 سال مداوم تحت نظارت و مداوا بودند اکنون همه ی آنها زنده و بدون ناراحتی های سیستمی هستند.
به گفته ی Gregory Karczmar استاد رادیولوژی دانشگاه شیکاگو ، نتایج این تحقیق نشان می دهد که انجام ام آر آی هر 6 ماه یکبار در تشخیص زودهنگام سرطان سینه در زنان با مشخصات ژنتیکی پر خطر به خوبی عمل می کند. او افزود هدف نهایی تشخیص تومورهای کمتر از 1 سانتی متر است. و اما ماموگرام به طور معمول برای نمایش سرطان سینه به کار می رود و برای حدود 40 درصد از زنان گزینه ی مناسبی نیست. وی افزود: ام آر آی نسبت به ماموگرافی حساس تر است و می تواند سرطان سینه ی غیر تهاجمی را نسبت به ماموگرافی سریعتر تشخیص دهد. اما متاسفانه ام آر آی برای تصویر برداری روتین گران تر است.
به گفته ی پروفسور Mary Claire King پزشک و استاد دانشگاه واشنگتن و محقق جامعه ی سرطان آمریکا در حوزه ی سرطان پستان، هدف اصلی این مطالعه ، درک نیاز های اساسی زنان در معرض ابتلا به سرطان پستان است.
انجمن سرطان آمریکا(ACS) در حال حاضر سالانه یه بار ام آر آی و یکبار ماموگرافی را برای زنان در معرض ابتلا به سرطان سینه پیشنهاد می کند.
منبع:
https://medicalxpress.com/news/2018-09-women-genetic-twice-a-year-mri-mammograms.amp
#خبر
#تازه_ها
#سرطان_سینه
#مهندسی_پزشکی
#مریم_میرزاخانی
#MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @onlineBME
Medicalxpress
For women with genetic risk, twice-a-year MRI beats mammograms
Getting magnetic resonance imaging (MRI) scans twice a year instead of one annual mammogram is far more effective at detecting early breast cancers in young women with a high-risk genetic profile than ...
BCI4_Bloodflow2_fMRI.pdf
2 MB
📚 واسط مغز و کامپیوتر
📌 جلسه چهارم: #BCI4
🔹 اصول پایه تصویربرداریMRI و FMRI
🔹 گردش خون و پاسخ به فعالیت مغزی
👨💻 نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
#مهندسی_پزشکی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#metabolic_process
#blood_flow #imaging
#BCI
#fMRI
#MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @OnlineBME
📌 جلسه چهارم: #BCI4
🔹 اصول پایه تصویربرداریMRI و FMRI
🔹 گردش خون و پاسخ به فعالیت مغزی
👨💻 نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
#مهندسی_پزشکی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#metabolic_process
#blood_flow #imaging
#BCI
#fMRI
#MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @OnlineBME
💡 شروع ثبت نام دوره جامع پردازش تصویر( #تهران )
#پترن
#یادگیری_ماشین
#پردازش_تصویر
#پردازش_تصاویر_پزشکی
#اکو
#mri
#ct
✅ جهت ثبت نام با شماره ی زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@OnlineBME_Admin
➖➖➖➖➖➖
✔️ @OnlineBME
#پترن
#یادگیری_ماشین
#پردازش_تصویر
#پردازش_تصاویر_پزشکی
#اکو
#mri
#ct
✅ جهت ثبت نام با شماره ی زیر تماس بگیرید:
0936-038-2687
@OnlineBME_Admin
➖➖➖➖➖➖
✔️ @OnlineBME
BCI3_Bloodflow4_fMRI.pdf
1.5 MB
📚 واسط مغز و کامپیوتر
📌 جلسه ششم:#BCI6
🔹 اصول پایه تصویربرداریMRI و FMRI
🔹کاربرد fMRI در BCI
👨💻 نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
#مهندسی_پزشکی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#metabolic_process
#blood_flow #imaging
#BCI
#fMRI
#MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @OnlineBME
📌 جلسه ششم:#BCI6
🔹 اصول پایه تصویربرداریMRI و FMRI
🔹کاربرد fMRI در BCI
👨💻 نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
#مهندسی_پزشکی
#واسط_مغز_کامپیوتر
#metabolic_process
#blood_flow #imaging
#BCI
#fMRI
#MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
✔️ @OnlineBME
🌐 تصویربرداری MRI بیش از حد قطبی شده کوانتومی(Hyperpolarized quantum) حساسیت MRI را 100 هزار برابر بیشتر می کند!
👨💻نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
✍️ تصویربردای MRI در دهه های گذشته به عنوان یک روش ایمن، غیرتهاجمی و بدون مواد رادیواکتیو برای تشخیص بیماریهای قلبی عروقی (CVDs) استفاده شده است.
در حال حاضر، تصویربرداری MRI حساسیت کمتری دارد و حتی گرانترین MRI ها با قویترین آهنرباها، نمی‌توانند فعالیت متابولیکی و سلولی در قلب را با حساسیت و دقت مناسب تشخیص داده و به تصویر بکشند.
با ظهور تکنیکهای Hyperpolarized MRI حساسیت MRI افزایش یافته است.
ادامه خبر 👇👇👇👇
http://onlinebme.ir/hyperpolarized-quantum-mri-increases-sensitivity-100000-times/
#تازه‌ترین_اخبار
#خبرعلمی
#تصویربرداری
#کوانتوم
#مهندسی_پزشکی
#MRI
#Hyperpolarized_MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
✔️ @OnlineBME
👨💻نویسنده: محمد نوری زاده چرلو
✍️ تصویربردای MRI در دهه های گذشته به عنوان یک روش ایمن، غیرتهاجمی و بدون مواد رادیواکتیو برای تشخیص بیماریهای قلبی عروقی (CVDs) استفاده شده است.
در حال حاضر، تصویربرداری MRI حساسیت کمتری دارد و حتی گرانترین MRI ها با قویترین آهنرباها، نمی‌توانند فعالیت متابولیکی و سلولی در قلب را با حساسیت و دقت مناسب تشخیص داده و به تصویر بکشند.
با ظهور تکنیکهای Hyperpolarized MRI حساسیت MRI افزایش یافته است.
ادامه خبر 👇👇👇👇
http://onlinebme.ir/hyperpolarized-quantum-mri-increases-sensitivity-100000-times/
#تازه‌ترین_اخبار
#خبرعلمی
#تصویربرداری
#کوانتوم
#مهندسی_پزشکی
#MRI
#Hyperpolarized_MRI
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
✔️ @OnlineBME
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
تصویربرداری MRI بیش از حد قطبی شده کوانتومی (Hyperpolarized quantum) حساسیت MRI را 100 هزار برابر بیشتر می کند! - آکادمی آنلاین…
تصویربردای MRI در دهه های گذشته به عنوان یک روش ایمن، غیرتهاجمی و بدون موارد رادیو اکتیو برای تشخیص بیماریهای قلبی عروقی (CVDs) استفاده شده است. در حال حاضر، تصویر برداری MRI حساسیت کمتری دارد و حتی گرانترین MRI ها با قویترین آهنرباها، نمی‌توانند فعالیت متابولیکی…
🌐 تشخیص زودهنگام آلزایمر با MRI
👨💻 نویسنده: آرمان بردبار
✍️ روشی جدید در تصویر برداری مغزی اِم آر آی موفق شده است بیماری آلزایمر را در 95 درصد موارد، چندین سال قبل از بروز علائم درست پیشبینی کند. مطالعه ای در دانشکده پزشکی دانشگاه واشنگتن بر روی ۶۱ بیمار با استفاده از تصویر برداری مغزی تنسر انتشار( DTI) تکنیکی را پیشنهاد میدهد که در صورت موفقیت میتواند جایگزینی برای روشهای جاری پرسشنامه محور باشد. روشهای پرسشنامه محور کنونی در 70 درصد موارد کارامد هستند در حالی که کارآمدی تصویر مغزی به 89 تا 95 درصد می‌رسد. DTI روشی برای ارزیابی شرایط ماده سفید یا ارتباطات مغزی است.
اطلاعات بیشتر...👇👇👇
http://onlinebme.com/new-mri-brain-scan-technique-predict-95-alzheimers-cases/
#آلزایمر
#MRI
#سفارش_ترجمه:
✔️ @OnlineBME_Admin
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
✔️ @OnlineBME
👨💻 نویسنده: آرمان بردبار
✍️ روشی جدید در تصویر برداری مغزی اِم آر آی موفق شده است بیماری آلزایمر را در 95 درصد موارد، چندین سال قبل از بروز علائم درست پیشبینی کند. مطالعه ای در دانشکده پزشکی دانشگاه واشنگتن بر روی ۶۱ بیمار با استفاده از تصویر برداری مغزی تنسر انتشار( DTI) تکنیکی را پیشنهاد میدهد که در صورت موفقیت میتواند جایگزینی برای روشهای جاری پرسشنامه محور باشد. روشهای پرسشنامه محور کنونی در 70 درصد موارد کارامد هستند در حالی که کارآمدی تصویر مغزی به 89 تا 95 درصد می‌رسد. DTI روشی برای ارزیابی شرایط ماده سفید یا ارتباطات مغزی است.
اطلاعات بیشتر...👇👇👇
http://onlinebme.com/new-mri-brain-scan-technique-predict-95-alzheimers-cases/
#آلزایمر
#MRI
#سفارش_ترجمه:
✔️ @OnlineBME_Admin
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
✔️ @OnlineBME
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
تشخیص زودهنگام آلزایمر با تصویربرداری MRI - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
روشی جدید در تصویر برداری مغزی اِم آر آی موفق شده است بیماری آلزایمر را در% ۹۵ موارد، چندین سال قبل از بروز علائم درست پیشبینی کند. مطالعه ای در دانشکده پزشکی دانشگاه واشنگتن بر روی ۶۱ بیمار با استفاده از تصویر برداری مغزی تنسر انتشار (Diffusion Tensor Imaging…
🌐 آیا تصویربرداری MRI میتواند سطح هوش کودکان را تعیین کند؟
✍ گروهی از پژوهشگران در مرکز علوم و مهندسی محاسبات و دادهSkoltech (CDISE) جایگاه چهارم را در رقابت بین‌المللی تعیین هوش بزرگسالان بر اساس تصاویر MRI کسب کردند. برای اولین بار، دانشمندان Skoltech از روشهای ترکیبی مبتنی بر شبکه سه بعدی یادگیری عمیق برای حل چالش پیشبینی استفاده کردند. نتایج آنها در مجله Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction منتشر شده است.
#یادگیری_عمیق #MRI
#سطح_هوش
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/can-mri-predict-intelligence-levels-in-children/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
✍ گروهی از پژوهشگران در مرکز علوم و مهندسی محاسبات و دادهSkoltech (CDISE) جایگاه چهارم را در رقابت بین‌المللی تعیین هوش بزرگسالان بر اساس تصاویر MRI کسب کردند. برای اولین بار، دانشمندان Skoltech از روشهای ترکیبی مبتنی بر شبکه سه بعدی یادگیری عمیق برای حل چالش پیشبینی استفاده کردند. نتایج آنها در مجله Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction منتشر شده است.
#یادگیری_عمیق #MRI
#سطح_هوش
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/can-mri-predict-intelligence-levels-in-children/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme
آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
تعیین سطح هوش کودکان با MRI؟! - آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
گروهی از پژوهشگران در مرکز علوم و مهندسی محاسبات و دادهSkoltech (CDISE) جایگاه چهارم را در رقابت بین‌المللی تعیین هوش بزرگسالان بر اساس تصاویر MRI کسب کردند. برای اولین بار، دانشمندان Skoltech از روشهای ترکیبی مبتنی بر شبکه سه بعدی یادگیری عمیق برای حل…