دوره پردازش تصاویر پزشکی همراه با کدنویسی به زبان پایتون

پردازش تصویر یکی از حوزه‌های مهم در هوش مصنوعی است که در آن از الگوریتم‌ها و ابزارهای کامپیوتری برای تحلیل و دستکاری تصاویر دیجیتالی استفاده می‌شود. این حوزه در زمینه‌های مختلف نظیر بینایی کامپیوتر، استخراج اطلاعات از تصاویر و بهبود کیفیت تصاویر نقش مهمی ایفا می‌کند.

پردازش تصاویر پزشکی دربرگیرنده استفاده و مطالعه مجموعه داده‌های تصاویر سه‌بعدی از بدن انسان است که معمولاً توسط توموگرافی کامپیوتری (CT) یا تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) به دست آمده و برای آسیب‌شناسی یا راهنمایی مداخلات پزشکی مثل برنامه‌ریزی جراحی و یا اهداف پژوهشی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

برخی از مهم‌ترین ابزارهای پردازش تصویر با پایتون عبارتند از:

1. SciKit-Image: این کتابخانه برای پردازش تصاویر و استخراج ویژگی‌ها از تصاویر، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
2. Numpy و SciPy: این دو کتابخانه برای عملیات ماتریسی و پردازش علمی تصاویر مفید هستند.
3. PIL و Pillow: این کتابخانه‌ها برای کارهای مرتبط با تصاویر، مانند باز کردن، ذخیره کردن و تغییر اندازه تصاویر، مناسب هستند.
4. OpenCV-Python: کتابخانه OpenCV برای پردازش تصاویر، تشخیص چهره، ویژگی‌های مختلف تصاویر و بسیاری از کاربردهای دیگر استفاده می‌شود.
5. SimpleCV: این کتابخانه برای توسعه برنامه‌های کاربردی مرتبط با بینایی کامپیوتر و پردازش تصاویر مناسب است.
6. Mahotas: ابزاری برای پردازش تصاویر و استخراج ویژگی‌ها از تصاویر.
7. SimpleITK: کتابخانه‌ای برای پردازش تصاویر پزشکی و تصاویر سه‌بعدی.

برای پردازش تصاویر پزشکی با پایتون، معمولاً از OpenCV-Python و SimpleITK استفاده می‌شود. این دو کتابخانه به طور خاص برای پردازش تصاویر پزشکی و تصاویر سه‌بعدی مناسب هستند. البته، کتابخانه‌های دیگر نیز می‌توانند در پروژه‌های مشابه مفید باشند .

OpenCV-Python یک رابط برنامه‌نویسی (API) برای OpenCV است که بهترین ویژگی‌های OpenCV C++ API را با زبان برنامه‌نویسی پایتون ترکیب می‌کند. این کتابخانه، برای حل مسائل بینایی ماشین طراحی شده است.

به طور خاص:

• OpenCV-Python یک پیاده‌سازی پایتونی برای پیاده‌سازی اصلی OpenCV Cpp است.
• از کتابخانه Numpy استفاده می‌کند که یک کتابخانه بهینه‌سازی شده برای عملیات عددی با دستورات مشابه MATLAB دارد.
• تمام ساختارهای آرایه OpenCV به آرایه‌های Numpy تبدیل می‌شوند و برعکس.

برای نصب و استفاده از OpenCV-Python، می‌توان از دستورات زیر استفاده کرد:

1. نصب بسته اصلی:

pip install opencv-python

2. نصب بسته کامل (شامل ماژول‌های اصلی و ماژول‌های اضافی):

pip install opencv-contrib-python

(لیست ماژول‌های اضافی را از مستندات OpenCV بررسی کنید)

بعد از نصب، با وارد کردن دستور import cv2، می توانید از کتابخانه استفاده کنید. همچنین، تمام بسته‌ها شامل فایل‌های Haar cascade هستند که می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید.

OpenCV-Python یک ابزار قدرتمند برای پردازش تصویر با پایتون، تشخیص الگو، تشخیص چهره، پردازش تصاویر پزشکی و بسیاری از کاربردهای دیگر در زمینه بینایی ماشین است.

SimpleITK یک کتابخانه متن‌باز است که برای پردازش تصویر چندبعدی در زبان‌های مختلف مانند پایتون، R، جاوا، C#، Lua، Ruby، TCL و Cpp طراحی شده است. این کتابخانه توسط جامعه Insight Toolkit برای علوم پزشکی ایجاد شده است.

اگر به دنبال آموزش‌های مفهومی و کدنویسی در زمینه پردازش تصویر با پایتون و مخصوصا پردازش تصاویر پزشکی هستید، می‌توانید از طریق این لینک درخواست مدرس خصوصی بدهید و از طریق مرکز هوش مصنوعی و یادگیری عمیق ایران با خیالی مطمئن به آموزش این مبحث جذاب بپردازید. مدرسان این دوره به شما کمک می‌کنند تا با مفاهیم پردازش تصویر آشنا شوید و بتوانید تصاویر دیجیتالی را بهبود دهید یا اطلاعات مفیدی از آن‌ها استخراج کنید.