مبانی پایتون و ساختار داده‌ها
نصب مفسر و محیط‌های VS Code و Jupyter Notebook، انواع داده‌ها، متغیرها، حلقه‌ها، توابع و اصول شیءگرایی مقدماتی.
آموزش دوره پایتون (Python) مهندسی پزشکی در اردبیل
برنامه‌نویسی کاربردی، تحلیل سیگنال‌های زیستی و پردازش داده‌های پزشکی در اردبیل
در این دوره تخصصی در آموزشگاه کامپیوتر ۳۶۹، زبان محبوب پایتون را از پایه تا کتابخانه‌های علمی کلیدی (NumPy، Pandas، SciPy، Matplotlib) فرا می‌گیرید. تمرکز دوره بر تحلیل سیگنال‌های فیزیولوژیکی (مانند ECG و EEG)، کار با داده‌های تصویربرداری پزشکی و آماده‌سازی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی است.
تحلیل هوشمند کلینیکی با Python
پردازش سیگنال، تصاویر زیستی و مقدمات یادگیری ماشین
🐍 زبان مدرن، متن‌باز و استاندارد بین‌المللی پژوهش پزشکی
📊 تحلیل داده‌های بالینی و آزمایشگاهی با Pandas و NumPy
📉 فیلترگذاری و استخراج ویژگی از سیگنال‌های حیاتی
🧠 پل ورود به یادگیری ماشین و پردازش تصاویر DICOM
سرفصل‌های جامع دوره پایتون در مهندسی پزشکی
محاسبات عددی با NumPy
کار با آرایه‌های چندبعدی، بردارسازی محاسبات، اعمال جبری و ماتریسی، مدیریت ابعاد داده‌های سری زمانی و تصویری.
تحلیل و پاکسازی داده با Pandas
ورود داده‌های آزمایشگاهی با فرمت‌های CSV و Excel، پاکسازی مقادیر گمشده (Missing Values)، فیلترینگ و تحلیل‌های آماری پایه.
تصویرسازی داده (Matplotlib & Seaborn)
ترسیم نمودارهای علمی سیگنال در حوزه زمان و فرکانس، هیستوگرام، نمودار جعبه‌ای و بصری‌سازی گزارش‌های تشخیصی.
پردازش سیگنال‌های زیستی (SciPy)
طراحی و پیاده‌سازی فیلترهای دیجیتال (Butterworth)، حذف نویز برق شهر، تبدیل فوریه (FFT) و تشخیص پیک‌های R در سیگنال ECG.
کار با تصاویر پزشکی (PyDICOM & OpenCV)
خواندن و نمایش متادیتا و لایه‌های تصویر از فایل‌های استاندارد DICOM، تغییر کنتراست، آستانه‌گیری و فیلترهای بهبود وضوح.
مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (Scikit-Learn)
استخراج ویژگی از داده‌های بیومدیکال، نرمال‌سازی داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی مقدماتی مانند KNN و SVM.
پروژه نهایی و تحلیل یک سناریوی بالینی
اجرای یک پروژه کامل تیمی از بارگذاری دیتاست واقعی (مانند PhysioNet)، پیش‌پردازش، رسم نمودار و استخراج گزارش خروجی.
❓ پرسش‌های متداول دوره
آیا بدون سابقه برنامه‌نویسی می‌توان در این دوره شرکت کرد؟
بله؛ سرفصل‌ها از صفر و از سطح مقدماتی تدریس می‌شوند و تمام مفاهیم با تمرین‌های اختصاصی حوزه سلامت و مهندسی پزشکی گام‌به‌گام تفهیم می‌گردند.
پایتون چه مزیتی نسبت به متلب برای مهندسی پزشکی دارد؟
پایتون کاملاً متن‌باز و رایگان است، کتابخانه‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش تصویر آن (مثل PyTorch و TensorFlow) بسیار به‌روزتر هستند و در بازار کار جهانی و مقالات پژوهشی اقبال فوق‌العاده‌ای دارد.
آیا خروجی کدهای نوشته‌شده کاربرد تشخیصی رسمی دارد؟
خیر؛ تمرین‌ها و مدل‌های دوره با هدف آموزش و پروژه‌های دانشگاهی/تحقیقاتی طراحی شده‌اند و استفاده در فرایندهای بالینی واقعی نیازمند تأییدیه‌ها و اعتبارسنجی‌های مرجع سلامت است.
مهارت برنامه‌نویسی پایتون را وارد پروژه‌های مهندسی پزشکی کنید
آموزشگاه کامپیوتر ۳۶۹ اردبیل | آموزش کاربردی و پروژه‌محور Python