🔷 پردازش تصویر
🔹بخش اول: فیلتر کردن تصویر در حوزه مکان
❗️آموزش نحوه کار با فیلترهای مکانی در محیط متلب
#کاهش_نویز
@iust_bioelecteric

✅ مباحثی که در ویدیو آموزش داده می شوند:
#کلاسبندی_با_svm
#کاهش_ابعاد_با_pca
#تجزیه_مولفه_های_اساسی
#پترن
#شناسایی_الگو
#خلاصه_مفید
#ویدیوی_آموزشی_رایگان
➖➖➖
@IUST_Bioelecteric

با سلام
#مطالب_آموزشی_سال96
👇👇👇👇
شما همراهان عزیز جهت استفاده از مطالب آموزشی ( فایل pdf) قرار داده شده در کانال می توانید از هشتک های زیر:
#Neural_Network
#neural_network
#Multi_layer_perceptron
#MLP
#mlp
#RBF
#batch_mode
#pattern_mode
#deep_learning
#convolutional_neural_networks
#pattern_recognition
#pca
#neuroscience
#classification
#KNN
#kmeans_clusterring
#FCM
#EEG
#qeeg
#brain_mapping
#qrs
#detection
#ssvep
#outliers
#feature_selection
#neuroscience
#voice_recognition
#image_processing
#bit_level_slicing
#image_registeration
#image_fusion
#template_matching
#pet
#OpenCV
#Python
#OpenCV_in_Python
#endnote
#data_mining
#bone_age
#p300
#ERP
#پردازش_تصویر
#پردازش_تصاویرپزشکی
#پردازش_تصویر
#عکاسی
#پردازش_تصویر
#تبدیل_تصویر_خاکستری_به_باینری
#برجسته_کردن_لبه
#فیلتر_مکانی
#انطباق_تصاویر
#مورفولوژی
#ایزو
#سرعت_شاتر
#دریچه_دیافراگم
#تصویربرداری
#سن_استخوانی
#نویزسفید
#شبکه_عصبی_پرسپترون_چندلایه
#صفرتاصدRBF
#شبکه_عصبی_RBF
#قضیه_کاور
#مهندسی_عصبی ( بخش یک تا 5 )
#تحریک_الکتریکی_عملکردی
#عصب_شناسی
#خطای_شنیداری
#سیگنالهای_حیاتی
#اسپایک_سورتینگ
#نرمال_سازی
#استخراج_ویژگی
#انتتخاب_ویژگی
#رگرسیون
#کلاسبندی
#کلاسبند_حداقل_فاصله
#سفیدکردن
#تطبیق_الگو
#تجزیه_تحلیل_مولفه_های_اصلی
#باندگاما_بتا_آلفا_تتا_دلتا
#نقشه_برداری_مغزی
#واسط_مغزوکامپیوتر
#رگرسیون
#اکوی_قلب
#پردازش_صوت
#کاشت_الکترود
#روش_پارامتری
#ترجمه
#ویدیوی_آموزشی
#آموزش_کدنویسی_در_متلب
نطریه #نسبیت #انیشتین
#توفنده #استارت‌آپ
#استرس
#آدرنالین
#اپینفرین
#جراحی
#چالش_مانکن

خلاصه مطالب دوره شبکه عصبی و دوره جامع:
#رگرسیون
#کلاسبندی
#جلسه_اول
#دوره_شبکه_عصبی
#اولویت_های_ریاضیاتی
#مسیرهای_جستجو
#قوانین_نقطه_گذاری
#قوانین_اسم_گذاری
#کنترل_برنامه
#توابع_پرکاربرد
#تابع_find
#آرایه_ منظم
#مغزانسان
#مرز
#نورون
#پرسپترون
#پرسپترون_تک_لایه
داده #خطی
#همگرا
#نورون_بیولوژیکی
#نورون_مصنوعی
#یادگیری_هبین
#هبین
➖➖➖➖➖
#دوره_جامع_مهندسی_پزشکی
#ارزیابی
#BCI
#motor_imagery
#EOG
#matlab
#neuroscience
#signal_processing
#Pattern_recognition
#kmeans
#random_subsampling
#leave_one_out
#k_fold_cross_validation
#knn
#slp
#while
#for
و یا از کلمات کلیدی زیر:
سرعت شاتر دوربین
سرعت نور
آموزش اوپن سی وی
کوانتیزه کردن تصویر
هیستوگرام
ادغام تصاویر پزشکی
فیلترهای مکانی
بینایی ماشین
پردازش تصویر
آستانه گذاری محلی
شبکه عصبی
الگوریتم LMS
کاهش نویز سیگنال ECG
ثبت خارج سلولی
رگرسیون
کلاسبندی
خوشه بندی
الگوریتم kmeans
منطق فازی
روش ارزیابی
کلاسبندهای پارامتری
کلاسبند فاصله اقلیدسی، ماهالانوبیس
فیلتر باترورث
رزولوشن فرکانسی
آرتیفکت
نویز
افزونگی
بیماری ویلسون
بیماری ALS
بیماری پارکینسون
بیماری صرع
جراحی و کنترل مثانه
نحوه تولید اعداد تصادفی در یک بازه خاص
استفاده نمایید.
همچنین جهت استفاده از ویدیوی های آموزشی #رایگان می توانید از هشتک های زیر:
#ویدیوی_آموزشی
🔸پردازش تصویر
#ناحیه_بندی_با_svm
#جلسه_اولdip
#جلسه_دومdip
#جلسه_سومdip
#جلسه_4DIP
#جلسه5
#جلسه6
#جلسه7
#histogram_stretching
#bit_level_slicing
#svm
🔸 پردازش سیگنال- پترن-BCI
#فیزیونت
#ادابوست
#تجزیه_مولفه_های_اساسی
#کاهش_ابعاد_با_pca
#کلاسبندی_با_svm
#کلاسبندی #بخش_اول #بخش_دوم #بخش_سوم
#لیبل_گذاری
#شناسایی_الگو
#رگرسیون_خطی
#رگرسیون_خطی_چندمتغیره
#دانسیته_احتمال_ماکزیمم
#کنترل_دست_مصنوعی_با_ذهن
#داده_تصوری_حرکتی
ویژگیهای #آماری
#mean #varicance #skewness #kurtosis
#BCI
#pca
#adaboost
#EEGLAB
🔹 آموزش برنامه نویسی متلب از مقدماتی تا پیشرفته:
بخش 1 تا بخش 8 (کلمات کلیدی)
#جلسه9
#جلسه10
#جلسه11
#جلسه12
#جلسه13
#جلسه14
#جلسه15
استفاده نمائید.

✅ با ما همراه باشید😊
سایت آنلاین bme داره آماده میشه، از این بعد ویدیوهای آموزشی رایگان رو در سایت قرار داده و در کانال اطلاع رسانی خواهیم کرد😉
➖➖➖➖
@onlineBME

✅ مروری مختصر بر مباحثی که در دوره ي تخصصی " پیاده سازی شبکه های عصبی در متلب" آموزش داده خواهد شد.
تئوری ➕ پیاده‌سازی ➕ پروژه عملی


مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران

🔹 جهت کسب اطلاعات بیشتر به شماره و آیدی زیر پیام بدهید 👇👇
@OnlineBME_Admin
0936-038-2687
#شبکه_عصبی
#دوره
#پروژه_محور
#کلاسبندی
#پیشبینی
#خوشه_بندی
#کاهش_بعد
#مدلسازی
#استخراج_ویژگی
#تئوری #پیاده_سازی #پروژه_عملی
#mlp #perceptron #rbf #elm #pnn #som #recurrent #jordan #elman
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

📺 دوره تخصصی پیاده سازی شبکه‌های عصبی در متلب
مدرس: محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
7⃣ جلسه هفتم: پیاده‌سازی الگوریتم یادگیری دلتا بار دلتا برای تعیین نرخ یادگیری در قانون یادگیری پس انتشار خطا (بخش سوم)

✍ در جلسه ششم شروط مورد نیاز جهت تعیین #نرخ_یادگیری بهینه را  توضیح داده و سپس تئوری الگوریتم یادگیری #دلتا_دلتا را در متلب به صورت #گام_به_گام پیاده‌سازی کردیم. و ایرادات اساسی این الگوریتم را توضیح دادیم. در این الگوریتم با اینکه 4 شرط اساسی برای تعیین نرخ یادگیری گنجانده شده بود ولی مشکل اصلی این الگوریتم در نحوه #افزایش و #کاهش نرخ یادگیری است. برای اینکه نرخ یادگیری بهینه ای داشته باشیم لازم است که در جاهایی که #شیب_خطا در چند تکرار متوالی یکسان است نرخ یادگیری به صورت خطی و آهسته زیاد کنیم و از طرفی زمانی که علامت مشتق تابع هزینه در چندین تکرار متوالی متفاوت است لازم است که نرخ یادگیری سریع و به صورت #غیرخطی کم شود تا حالت نوسانی و ناپایدار پیش نیاید. الگوریتم دلتا دلتا همچنین قابلیتی ندارد و در نتیجه نرخ یادگیری بهینه که اساس یادگیری پس انتشار خطا است، را نمیتواند تعیین کند. الگوریتم دلتا بار دلتا برای حل این مسئله مطرح شده است که در این جلسه تئوری آن گفته شده و در متلب پیاده‌سازی می کنیم و در انتها برای اینکه با قابلیت این الگوریتم آشنا شوید و همچنین بتوانید از این الگوریتم در پروژه‎های عملی خودتان استفاده کنید چندین پروژه عملی از قبیل از جلمه #تشخیص_سرطان_سینه (پروژه عملی طبقه‌بندی) ، #پیش_بینی_میزان_آلودگی_هوا (پروژه عملی #رگرسیون) با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه  انجام شده است و همچنین یک پروژه کلاسبندی #سه_کلاسه iris (#گل_زنبق) انجام شده است تا شما در انجام پروژه های چندکلاسه نیز مشکلی نداشته باشید. داده iris یک داده سه کلاسه معروفی است که آقای #فیشر(Fisher) معرفی کرده اند و یک داده مناسب برای #ارزیابی مدلهای #یادگیری_ماشین است. ما در این جلسه هر سه پروژه را به صورت مرحله به مرحله در متلب پیاده سازی می‌کنیم.

نکته: تمام مباحث ‌این جلسه طبق مطالب فصل 6 کتاب Simon haykin است.
 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡جهت تهیه کامل پکیج آموزشی شبکه عصبی به لینک زیر مراجعه کنید. 👇👇 👇👇
https://onlinebme.com/product/neural-networks-package/
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme

❌💢 پکیج آموزشی دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی ( motor imagery)💢❌

مدرس : محمد نوری زاده چرلو
فارغ التحصیل دانشگاه علم و صنعت تهران
مدت زمان ویدیوها: 19 ساعت

✍ واسط مغز و کامپیوتر، BCI، که نقش راه ارتباطی بین مغز و کامپیوتر را بازی می‌کند، اخیر مورد توجه بسیاری از محفقین قرار گرفته است. BCI سیستمی است که برخی از سیگنال‌های حیاتی اندازه‌گیری شده فرد را دریافت کرده و به صورت زمان حقیقی یا تک ترایال جنبه‌های انتزاعی حالت شناختی فرد را پیش بینی می‌کند.  در دوره تخصصی پردازش سیگنال EEG  بطور کامل در مورد سیستم BCI  توضیح داده شده است.
🔵 واسط مغز و کامپیوتر مبتنی بر تصور حرکتی(motor imagery)، حالتی که شخص تصور می‌کند را از روی سیگنال‌های مغزی( EEG) فرد، تشخیص داده و به دستور تبدیل می‌کند. هدف فناوری BCI این است که یک #راه_ارتباطی جدید برای افراد معلول (فلج) ایجاد کند به طوری که افراد هیچ وابستگی‌ای به کنترل عضلات نداشته باشند. سیگنال EEG یکی از ورودی‌هایی هست که BCI از طریق این سیگنال ارتباط بین شخص و محیط بیرونی را فراهم می‌کند. در BCI مبتنی بر تصور حرکتی از شخص خواسته‌ می‌شود تا حرکتی را بدون اینکه انجام دهد تصور کند، که در نتیجه آن رخدادهایی مرتبط با تصور در مغز رخ می‌دهد. هدف #BCI این است که از روی سیگنال‌های EEG نوع حرکت تصور شده توسط شخص را تشخیص دهد. تشخیص نوع تصوری که فرد انجام داده از روی  سیگنال #EEG که روزلوشن مکانی مناسبی ندارد کار بسیار سختی است و به الگوریتمهای پیشرفته ای نیاز است.

🔹ما در این دوره تخصصی تمام مباحثی که برای پردازش داده‌های #EEG مبتنی بر تسک تصوری حرکتی هست را آموزش می‌دهیم و برای اینکه با عملکرد عملی این الگوریتم ها آشنا شوید، چندین #پروژه_عملی طبق چند #مقاله_تخصصی روی داده های واقعی سایت #BCI_competition انجام میدهیم.

🗂از سه مجموع داده EEG مبتنی بر تسک تصور حرکتی در این دوره استفاده شده است. در ابتدا #پروسه_ثبت و اطلاعات مربوط به این داده‌ها را کامل توضیح می‌دهیم، باندهای #فرکانسی که مرتبط با تصور حرکتی و #مناطق مغزی مرتبط با تصور حرکتی را توضیح می‌هیم. سپس شروع به تحلیل داده‌ها می‌کنیم. در ادامه انواع فیلترهای #مکانی و #فرکانسی جهت #کاهش_نویز سیگنال و #source_localization را توضیح داده  و به صورت #گام_به_گام در متلب پیاده سازی کرده و روی داده اعمال می‌کنیم، در ادامه روش‌های استخراج ویژگی و کلاسبندی داده تصوری حرکتی را توضیح داده و روی داده پیاده‌‌سازی می‌کنیم.
✅ در این دوره تئوری الگوریتم معروف #CSP ، الگوهای مکانی مشترک (Common Special Patterns)
را به زبان ساده توضیح داده و سپس #گام_به_گام در متلب پیاده‌سازی کرده و بر روی داده اعمال می‌کنیم.

✅در نهایت معایب و مزایای CSP را بررسی می‌کنیم و برای حل مشکل این الگورتیم معروف، الگورتیم‌ بهبود یافته شده CSP یعنی
#FBCSP -filter bank CSP
 را پیاده‌سازی می‌کنیم.

در این دوره برای کلاسبندی داده‌ها از سه کلاسبند معروف بنام
 SVM-support vector machine  knn-k nearest neighbors 
lda-linear discriminant analysis
استفاده کرده‌ایم.

🔹برای ارزیابی و اعتبارسنجی مدلهای طراحی شده از چهار روش معروف
 k-fold cross validation
the hold out method
random subsampling 
leave one out 
استفاده کرده ایم.

✅ در پایان این دوره، شرکت‌کننده دیگر هیچ مشکلی در انجام #پروژه‌های_عملی  و پردازش سیگنال‌های EEG مبتنی بر تصوری حرکتی و #پیاده‌سازی_مقالات تخصصی جهت بهبود عملکرد کلاسبندی نخواهد داشت.

🔴4 تا مقاله تخصصی در این دوره پیاده سازی شده است که میتوانید برای #پروژه_های_درسی یا #پایان_نامه خود استفاده کنید.
🔵پروژه های عملی بر روی سه داده معروف bci competition انجام شده اند👌
جزئیات بیشتر 👇👇👇
https://onlinebme.com/product/brain-computer-interface-package-motorimagery/

🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
@onlinebme