بهینه سازی شبکه عصبی کانولوشنی CNN با الگوریتم تفاضل تکاملی DE

بهینه سازی شبکه عصبی کانولوشنی CNN با الگوریتم تفاضل تکاملی DE (تشخیص اوتیسم) در متلب MATLAB

معرفی
بیماری اوتیسم (Autism Spectrum Disorder – ASD) نوعی اختلال عصبی-رشدی است که تشخیص دقیق و زودهنگام آن می‌تواند تأثیر قابل‌توجهی بر بهبود کیفیت زندگی افراد مبتلا داشته باشد. با پیشرفت تکنولوژی، استفاده از تصاویر پزشکی مانند MRI برای تحلیل ساختار مغز در شناسایی الگوهای مرتبط با اوتیسم رایج شده است. در این میان، یادگیری عمیق (Deep Learning) و به طور خاص شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، ابزاری قدرتمند برای تحلیل و طبقه‌بندی تصاویر پزشکی ارائه کرده‌اند.

یکی از چالش‌های مهم در استفاده از شبکه های عصبی پیچشی CNN، طراحی ساختار بهینه شبکه و تنظیم دقیق پارامترهای آن برای دستیابی به بهترین دقت است. ترکیب یادگیری عمیق با الگوریتم‌های فراابتکاری مانند تکامل تفاضلی (Differential Evolution – DE)، شاهین هریس (HHO) به عنوان یک رویکرد موثر برای بهینه‌سازی معماری و پارامترهای CNN مطرح شده است.

---

سرفصل‌های دوره آموزشی: بهینه سازی شبکه عصبی عمیق CNN با الگوریتم فراابتکاری DE برای تشخیص اوتیسم

بخش 1: مقدمه و مفاهیم اولیه

• معرفی یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• نقش الگوریتم‌های فراابتکاری در بهینه‌سازی معماری و پارامترهای CNN

بخش 2: آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش

• آشنایی با فرمت داده‌های پزشکی (NIFTI) مربوط به اوتیسم و تبدیل آن به تصاویر قابل پردازش
• تکنیک‌های پیش‌پردازش تصاویر: نرمال‌سازی، تغییر اندازه و استخراج ویژگی
• ایجاد مجموعه داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایشی

بخش 3: طراحی و آموزش CNN برای تشخیص اوتیسم

• معرفی ساختار CNN و عملکرد لایه‌های مختلف (لایه‌های کانولوشن، ReLU، Pooling و Fully Connected)
• پیاده‌سازی CNN برای طبقه‌بندی تصاویر مغزی (MRI)
• آموزش شبکه با استفاده از داده‌ها و ارزیابی عملکرد

بخش 4: بهینه‌سازی CNN با الگوریتم تکامل تفاضلی (DE)

• معرفی الگوریتم فراابتکاری تکامل تفاضلی (DE)
• بهینه‌سازی ساختار CNN:
  • اندازه فیلترها (Filter Size)
  • تعداد نرون‌ها (Number of Neurons)
  • نرخ دراپ‌آوت (Dropout Rate)
• بهینه‌سازی پارامترهای آموزش CNN:
  • نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • اندازه دسته داده‌ها (MiniBatch Size)
  • مقدار مومنتوم (Momentum)

بخش 5: ارزیابی و بهبود عملکرد سیستم

• تحلیل نتایج با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• محاسبه معیارهای دقت، فراخوانی، و F1-Score
• تحلیل حساسیت و بهینه‌سازی نهایی مدل

---

ویژگی‌های دوره

• آموزش عملی با استفاده از داده‌های واقعی و کدنویسی در MATLAB
• ترکیب یادگیری عمیق با الگوریتم‌های فراابتکاری برای بهبود عملکرد
• ارائه ابزارهای کاربردی برای توسعه سیستم‌های تشخیصی مبتنی بر تصاویر پزشکی

این دوره به پژوهشگران و متخصصان کمک می‌کند تا با استفاده از ابزارهای پیشرفته یادگیری عمیق و بهینه‌سازی، سیستم‌های تشخیصی دقیق‌تر و کارآمدتری برای اوتیسم توسعه دهند.

---

دیتاست ABIDE II استفاده شده در این دوره

پایگاه داده ABIDE II (Autism Brain Imaging Data Exchange II) یک دیتاست جامع و معتبر است که داده‌های مرتبط با تصویربرداری مغزی افراد مبتلا به اوتیسم و افراد سالم را ارائه می‌دهد. این دیتاست به‌منظور پیشبرد تحقیقات در زمینه اختلال طیف اوتیسم (ASD) طراحی شده است و محققان را قادر می‌سازد تا از روش‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیشرفته بر روی داده‌های تصویری استفاده کنند.

ویژگی‌های اصلی دیتاست ABIDE II

1. نوع داده‌ها:
   • تصاویر MRI ساختاری (Structural MRI)
   • تصاویر MRI عملکردی (Resting-State Functional MRI – rs-fMRI)
   • داده‌های دموگرافیک و بالینی مانند سن، جنسیت و نمرات تشخیصی.
2. هدف: تحلیل و شناسایی الگوهای مغزی مرتبط با اوتیسم و تسهیل تحقیقات چندمرکزی برای بررسی عملکرد و ساختار مغز در افراد مبتلا به اوتیسم.
3. منابع داده: این پایگاه داده شامل اطلاعات جمع‌آوری‌شده از مراکز تحقیقاتی مختلف در سراسر جهان است.
4. حجم داده: دیتاست ABIDE II نسبت به نسخه قبلی (ABIDE I) گسترش یافته و بیش از 1000 نمونه شامل بیماران مبتلا به اوتیسم و افراد سالم را در بر دارد.
5. قالب داده‌ها: داده‌ها در فرمت استاندارد NIFTI ذخیره شده‌اند که در تحلیل‌های تصویربرداری مغزی رایج است.

کاربردهای دیتاست ABIDE II

• استفاده در تحقیقات مرتبط با تشخیص اوتیسم با یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN).
• تحلیل تفاوت‌های ساختاری و عملکردی مغز در افراد مبتلا به اوتیسم و گروه کنترل.
• ارزیابی ارتباطات عملکردی مغزی با استفاده از تصاویر MRI عملکردی (rs-fMRI).
• توسعه سیستم‌های تشخیص خودکار اختلال اوتیسم با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و فراابتکاری.

نحوه دسترسی به دیتاست ABIDE II

برای دسترسی به داده‌های ABIDE II، می‌توانید به وب‌سایت رسمی ABIDE مراجعه کنید. پس از ثبت‌نام و پذیرش شرایط استفاده، امکان دانلود داده‌ها برای اهداف تحقیقاتی فراهم خواهد بود.

مزایای استفاده از ABIDE II

• ارائه داده‌های استاندارد و با کیفیت برای تحقیقات علمی.
• پشتیبانی از روش‌های یادگیری عمیق برای تحلیل دقیق تصاویر پزشکی.
• تنوع داده‌ها به دلیل همکاری مراکز تحقیقاتی مختلف.

این دیتاست به‌عنوان یکی از مهم‌ترین منابع علمی برای مطالعات تصویربرداری مغزی در حوزه اوتیسم شناخته می‌شود.

---

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
• علاقه مندان به دوره بهینه سازی CNN با الگوریتم فراابتکاری DE در پایتون میتوانند با مدرس در ارتباط باشند.
• کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا