📉الگوریتم واترشد در پردازش تصویر الگوریتم واترشد (Watershed Algorithm) یکی از روش‌های بسیار محبوب در پردازش تصویر برای بخش‌بندی (Segmentation) است. این روش بر پایه یک استعاره جغرافیایی ساده بنا شده که در ادامه آن را بررسی می‌کنیم. تصور کنید یک تصویر خاکستری (Grayscale) را به عنوان یک نقشه توپوگرافی در نظر بگیریم: پیکسل‌هایی که مقدار روشنایی (Intensity) بالایی دارند، مثل قله‌های کوه هستند. پیکسل‌هایی که مقدار روشنایی کمی دارند، مثل دره‌ها (گودال‌ها) هستند. حالا فرض کنید از هر “گودال” (کمینه محلی)، آب به درون تصویر می‌ریزیم. با بالا آمدن سطح آب، مناطق مختلف پر می‌شوند. جایی که آب دو حوضه مختلف به هم می‌رسند، ما یک سد (Watershed) می‌سازیم تا از ادغام آن‌ها جلوگیری کنیم. این سدها همان مرزهای اشیاء در تصویر هستند. 🆔️ intellimage channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage

📂#پروژه اندازه‌گیری غیرتماسی ضربان قلب از روی ویدئوی صورت (rPPG) بااستفاده از پردازش تصویر پروژه rPPG (تصویربرداری نوری ضربان‌حجمی) بر این اصل استوار است که با هر تپش قلب، حجم خون در رگ‌های صورت تغییر کرده و این تغییر باعث انعکاس متفاوت نور از پوست می‌شود. الگوریتم با دریافت ویدئوی معمولی (یا حرارتی) از صورت، ناحیه پوست را پایدارسازی و ردگیری کرده سپس میانگین شدت نور در کانال‌های رنگی (معمولاً سبز یا کل فضای رنگی) را استخراج می‌کند. با استفاده از فیلترهای پردازش سیگنال مانند ICA، PCA یا فیلترهای میان‌گذر در محدوده فرکانس قلب (۰.۷ تا ۴ هرتز)، نویزهای ناشی از حرکت و نور محیط حذف شده و سیگنال ضربان قابل محاسبه می‌شود. + این پروژه برای استارتاپ‌های سلامت دیجیتال، مراکز تناسب اندام، کلینیک‌های پزشکی از راه دور و مراکز درمانی مناسب است. + برای دریافت آموزش این پروژه بهمراه کدها و دیتاست مربوطه ؛ میتوانید باادمین ارتباط بگیرید: 👤@intellimage_admin 🆔️ intellimage channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage #project

📉 شمارش و تحلیل گلبول‌های قرمز (RBC) با پردازش تصویر 🆔️ intellimage channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage

📂#پروژه شمارش و تحلیل گلبول‌های قرمز با پردازش تصویر در پروژه‌های پردازش تصویر پزشکی و آزمایشگاهی، یکی از کاربردهای مهم بینایی ماشین، شمارش گلبول‌های قرمز (RBC) و بررسی دقیق آن‌هاست.  می‌توان تصاویر میکروسکوپی را پردازش کرد، سلول‌ها را از پس‌زمینه جدا نمود، سلول‌های چسبیده را تفکیک کرد و در نهایت، هر سلول را با یک رنگ متفاوت نمایش داد. این کار فقط برای "شمارش" نیست؛ بلکه می‌تواند در موارد زیر هم بسیار مفید باشد: - تشخیص سلول‌های سالم و معیوب  - تحلیل تراکم سلولی  - جداسازی سلول‌های به‌هم‌چسبیده  - آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی  - کمک به اتوماسیون در آزمایشگاه‌های پزشکی  در این پروژه معمولاً از مراحل زیر استفاده می‌شود: ۱. پیش‌پردازش تصویر برای کاهش نویز  ۲. آستانه‌گذاری و جداسازی سلول‌ها  ۳. حذف نواحی اضافی و نویز  ۴. جداسازی سلول‌های چسبیده با روش‌هایی مثل watershed ۵. شمارش و رنگی‌سازی هر سلول به‌صورت جداگانه  + نتیجه این فرآیند، یک سیستم دقیق، سریع و قابل‌اعتماد برای تحلیل تصاویر خونی است که می‌تواند در محیط‌های آزمایشگاهی و پژوهشی نقش مهمی داشته باشد. 🆔️ intellimage channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage

📉 افزایش دقت تصویربرداری پزشکی با کالیبراسیون دوربین Basler MED ace • دوربین Basler MED ace با نرم‌افزار Basler Color Calibrator، کالیبراسیون رنگ را به‌سرعت و بدون نیاز به پیش‌تنظیمات نورپردازی انجام می‌دهد. • مراحل کالیبراسیون شامل تنظیم دوربین نسبت به نمودار رنگ، بهینه‌سازی روشنایی، تعادل سفید و ماتریس رنگ، و استفاده از اپراتور شش‌محوره برای تنظیم دقیق رنگ است. پس از کالیبراسیون، تنظیمات می‌توانند ذخیره شوند. • این فرآیند باعث بازتولید رنگ یکسان، قابلیت تکرار و افزایش دقت تشخیصی می‌شود. 🆔️ telegram channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage

خوشبحال حق که همیشه باعلی‌ست... حَلّالِ مَحال ها، چشمان علی‌ست... تبریک به رسم آسمان غدیر، که به ما آموخت سعادت در گرو پذیرش شرافت است✨ 🆔️ telegram channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage

نذاریم سرطان ، روشنیِ چشم‌های این دختر را بگیرد! 🏮 دختربچه ده سالهِ بی سرپرست به علت ابتلا به تومور مغزی بدخیم یک #چشمش رو از دست داده ! در حال پرتو درمانی ِ و به جراحی نیاز داره .#قدم_دوم پناهشون باشیم💞 (مبلغ مورد نیاز ۱۲۰‌ میلیون _ هر سهم ۲۰۰ هزار ) شماره کارت‌ #رسمی به‌ نام مجموعه #چشم_به_راه ●

6063731248401375

●

5892107050150831

●

5041727010637815

●

5041727010637807

📲 آرشیو خدمات و نحوه هزینه کردها👇 ┏━━━━━━━━━━━━━━━🇮🇷┓ https://cheshm-berah313.ir/ https://eitaa.com/S7QfvmVIh2MaXNEm ┗🕊━━━━━━━━━━━━━━━┛ نیت #عام کنید. مبالغ اضافه صرف سایر امور خیر (درمانی،معرفی و اداره گروه و..می شود.) بزرگترین جهادی ایتا ؛ دارای تیک آبی رسمی ✅️

#گزارش_مهربانی با سلام و احترام به لطف خدا و همراهی شما عزیزان هزینه مورد نیاز تأمین شد. مهرتان را سپاس 🤍

🆕️ارتقاء دقت تشخیص در ماموگرافی و توموگرافی با هنگینگ پروتکل جدید نرم‌افزار diVision ✅ در دنیای مدرن تصویربرداری پزشکی، نرم‌افزارهایی که قادر به مدیریت و نمایش مؤثر تصاویر پزشکی هستند، حیاتی‌اند. هنگینگ پروتکل دیویژن به‌ویژه برای تصاویر پیچیده ماموگرافی و توموگرافی طراحی شده و مزایای زیر را ارائه می‌دهد: ۱. مرتب‌سازی خودکار تصاویر: این ویژگی دسترسی سریع به تصاویر را تسهیل می‌کند. ۲. سازگاری با پروتکل‌های مختلف: عملکرد بهینه با روش‌های تشخیصی متعدد. ۳. تطبیق‌پذیری با دستگاه‌های مختلف: مناسب برای مراکز پزشکی بزرگ و کلینیک‌های کوچک. ۴. تنظیمات سفارشی: قابلیت شخصی‌سازی بر اساس نیازهای پزشکان. ✅ مزایای کلیدی این پروتکل: - افزایش دقت تشخیصی؛ - کاهش زمان تشخیص؛ - بهبود تجربه کاربری. + این پروتکل جدید نه تنها به بهبود کیفیت تشخیص کمک می‌کند، بلکه ابزاری کلیدی برای ارتقاء درمان بیماران به شمار می‌آید. 🆔️ intellimage channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage

🆕️مدل Titans معماری جدید AI درگوگل ●• گوگل به تازگی معماری جدیدی به نام «تایتان‌» (Titans) را برای هوش مصنوعی معرفی کرده است که توانایی ذخیره‌سازی داده‌های بلندمدت را دارد. این معماری از نظر کارایی به مراتب بهتر از مدل قبلی و معروف Transformers عمل می‌کند. •● تایتان‌ از یک ماژول حافظه عصبی استفاده می‌کند که به آن‌ها این امکان را می‌دهد که یاد بگیرند چه اطلاعاتی را باید به خاطر بسپارند و کدام‌ها را فراموش کنند. این ماژول اجازه می‌دهد میلیون‌ها نقطه داده را با دقت بالا پردازش کنند بدون اینکه چیزی از دست برود. •● در واقع، طراحی این معماری الهام‌گرفته از حافظه انسان است. حافظه کوتاه مدت ما دقیق اما محدود است، در حالی که حافظه بلند مدت ما داده‌ها را برای مدت بیشتری ذخیره می‌کند. تایتان‌ نیز از ترکیب این دو نوع حافظه استفاده می‌کند. •● این ویژگی‌ها به مدل اجازه می‌دهد مسائل بسیار پیچیده‌ ای را حل کند.علی بهروز، محقق ارشد این معماری جدید در گوگل، یک ایرانی و دانش‌آموخته دانشگاه شریف است. 🆔️ intellimage channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage