یادگیری عمیق چیست؟ یادگیری عمیق، زیرشاخهای از یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی، به طور اتوماتیک قابلیت یادگیری بلندمدت از دادهها را دارد. در واقع، یادگیری عمیق تلاش میکند تا ساختارها و الگوهای پیچیده در دادهها را شناسایی کند تا برای پیشبینی یا تصمیمگیری در مواجهه با دادههای جدید از آن استفاده شود. اهمیت آشنایی با یادگیری عمیق در پزشکی چیست؟ امروزه کاربردهای هوش مصنوعی بر هیچ کس پوشیده نیست. در این میان، یادگیری ماشین به عنوان یکی از مهمترین شاخههای این زمینه جایگاه ویژهای را در تمامی علوم به خود اختصاص داده است. یادگیری عمیق با بهره گیری از مبانی شبکههای عصبی مصنوعی در حل بسیاری از مباحث حوزه پردازش تصاویر پزشکی از قبیل طبقهبندی، آشکارسازی و بخشبندی تصاویر MRI و Pathology، قدرت خود را به اثبات رسانده است. با یک جستجوی ساده با عبارت کلیدی Deep Learning in Medicine با صدها مقاله، کتاب و متون علمی مواجه خواهیم شد که اهمیت بیش از پیش این زمینه تحقیقاتی را بیان میکند. تکنیکهای سنتی پردازش تصویر، قادر به انجام عملیات محاسباتی بر روی تصاویر با رزولوشن فوقالعاده بالای گرافیکی نبوده، لذا یادگیری عمیق به عنوان تکنیکی موفق در پزشکی، جای خود را میان محققان بازکرده است. در این فرادرس چه چیزی یاد مکیگیریم؟ این آموزش را با بررسی تاریخچه یادگیری عمیق شروع میکنیم و به جزئیات نصب محیط برنامهنویسی و ابزارهای مورد نیاز برای پیادهسازی مدلهای یادگیری عمیق در پزشکی میپردازیم؛ با مفاهیم پایه پایتون، پردازش تصاویر، و انواع شبکههای عصبی مانند CNN و U-Net آشنا میشویم و نحوه پیادهسازی مدل بخشبندی تصویر U-Net برای تشخیص سرطان سینه در تصاویر پاتولوژی را بررسی خواهیم کرد.
