آموزش تحلیل سیگنال های ECG با هوش مصنوعی (یادگیری عمیق) در متلب

معرفی دوره: تحلیل سیگنال‌های ECG با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در MATLAB

استفاده از هوش مصنوعی (AI) به‌خصوص یادگیری عمیق (Deep Learning)، تحول بزرگی در تحلیل سیگنال‌های الکتروکاردیوگرام (ECG) ایجاد کرده است و پیشرفت‌های چشمگیری در تشخیص زودهنگام و دقیق بیماری‌های قلبی عروقی ارائه می‌دهد. این مطالعه به کاربرد تکنیک‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل سیگنال‌های ECG به منظور پیش‌بینی دقیق بیماری‌های شایع قلبی مانند آریتمی (ARR) و نارسایی قلبی (CHF) می‌پردازد.

در این دوره آموزشی جامع، شما با مفاهیم تئوری و عملی تحلیل سیگنال‌های قلبی (ECG) آشنا خواهید شد و می‌آموزید چگونه از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای پیش‌بینی و تشخیص بیماری‌های قلبی استفاده کنید. این دوره بر استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند تبدیل موجک پیوسته (CWT) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تبدیل و تحلیل سیگنال‌های ECG متمرکز است.

سرفصل‌های دوره:

1. مقدمه‌ای بر سیگنال‌های قلبی (ECG):
   • تعریف و اهمیت سیگنال‌های ECG
   • آشنایی با فیزیولوژی قلب و نقش ECG در تشخیص بیماری‌ها
2. معرفی داده‌های مورد استفاده:
   • بررسی دیتاست‌های مورد استفاده از وب‌سایت Physionet:
     • BIDMC نارسایی احتقانی قلب (CHF)
     • MIT-BIH سیگنال‌های طبیعی (NSR)
     • MIT-BIH آریتمی (Arr)
   • آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای استفاده در مدل‌های یادگیری عمیق
3. تبدیل سیگنال به تصویر با ویولت:
   • معرفی تبدیل موجک پیوسته (CWT)
   • تبدیل سیگنال‌های یک‌بعدی ECG به تصاویر اسکالوگرام دو‌بعدی
4. پیش‌پردازش تصاویر ECG:
   • کاهش نویز و بهبود کیفیت تصاویر
   • آماده‌سازی تصاویر برای ورودی به مدل‌های یادگیری عمیق
5. طبقه‌بندی سیگنال‌های ECG با شبکه‌های عصبی عمیق (CNN):
   • معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
   • آموزش مدل‌های CNN با استفاده از داده‌های ECG
   • ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها
6. تحلیل و تست نهایی سیگنال:
   • ارزیابی عملکرد مدل بر روی داده‌های تست
   • تحلیل نتایج و مقایسه با داده‌های بالینی
7. کاربردهای بالینی و تحقیقاتی:
   • پیش‌بینی بیماری‌های شایع قلبی مانند آریتمی و نارسایی احتقانی قلب
   • مقایسه با روش‌های سنتی و بررسی مزایای استفاده از یادگیری عمیق

اهداف دوره:

• درک کامل از فرآیند تحلیل سیگنال‌های ECG
• یادگیری تکنیک‌های پیشرفته برای تبدیل سیگنال به تصویر و تحلیل با شبکه‌های عصبی عمیق
• توانایی پیش‌بینی و تشخیص دقیق بیماری‌های قلبی با استفاده از هوش مصنوعی

مدت زمان کل آموزش: حدود ۳ و نیم ساعت

این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و علاقه‌مندان به حوزه پردازش سیگنال‌های زیستی و کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی طراحی شده است. با شرکت در این دوره، شما قادر خواهید بود تا از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل و پیش‌بینی بیماری‌های قلبی استفاده کنید و مهارت‌های لازم برای توسعه مدل‌های پیشرفته را کسب کنید.

مدرس: حسن سعادتمند

• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
• چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
• مدرس فرادرس
• کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا