مقدمه ای بر اصول سیستم های تصویرنگاری پزشکی

هوش مصنوعی به عنوان شاخه ای پویا از علوم کامپیوتر، با هدف ایجاد سیستم هایی که قادر
به شبیه سازی هوش انسانی در فرآیندهایی مانند یادگیری، استدلال، درک و تصمیم گیری
باشند، در دهه های اخیر رشد چشمگیری داشته است. این فناوری با ترکیب الگوریتمهای
پیشرفته و حجم عظیمی از داده ها توانسته در حوزه های متنوعی به کار گرفته شود. از صنعت
و مهندسی گرفته تا علوم پزشکی، اقتصاد، کشاورزی و حتی زندگی روزمره، حضور هوش
مصنوعی به وضوح قابل مشاهده است. کاربردهایی نظیر تشخیص الگو در تصاویر پزشکی،
تحلیل داده های ژنتیکی، پیشبینی روندهای بازار، طراحی دارو، سیستم های خودران، و
دستیارهای هوشمند تنها بخشی از ظرفیت های گسترده آن را نشان میدهند. در واقع،
هوش مصنوعی با افزایش دقت، سرعت و کارایی در تصمیم گیری، به عنوان یکی از نیروهای
محرک اصلی در تحول جوامع انسانی و شکل دهی آینده فناوری شناخته میشود .
از زمان اختراع هوش مصنوعی، از حالت مکانیکی به دیجیتال تبدیل و دقیق تر، راحت تر
شده است . به عنوان مثال، اتوماسیون صنعتی پردازنده مرکزی و رایانه های شخصی در دهه
1960 و سپس در دهه 2000 اینترنت پهن باند ارائه شد. پس از اختراع اینترنت، این
فناوری در سالهای بعد به سرعت رشد کرد و منجر به تحول عظیم دیجیتال با تلفن های
هوشمند، محاسبات ابری، شبکه های اجتماعی و کلان داده شد. در نهایت، در حال حاضر،
تحول فناوری با فناوریهای هوشمند مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، یادگیری
عمیق، شبکه های عصبی و محاسبات ابری در اوج خود قرار دارد .