מידע כללי
הקורס ידון בדרכים לניתוח נתונים מתחום הכירורגיה, עם דגש על נתונים מחדר הניתוח. הנתונים יכללו וידאו, אודיו, נתונים של המוניטור של החולה וחיישנים נוספים. נלמד אלגוריתמים מרכזיים בראייה ממוחשבת וסגמנטציה של וידאו: זיהוי אובייקטים (YOLO,AGNET) , סגמנטציה זמנית של וידאו וזיהוי פעולות (LSTM,MS-TCN++,ASFORMER), ומיפוי אוטומטי של תהליכים. נלמד ליישם את האלגוריתמים האלה בתחום הכירורגיה, לדוגמא: זיהוי כלים כירורגיים, זיהוי ידי המנתח ומעקב תנועה, זיהוי אוטומטי של פעולות כירורגיות, מיפוי אוטומטי של השלבים במהלך הניתוח._ תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנטיות והסטודנטים יהיו מסוגלים:____ 1) לזהות גישות כירורגיות שונות ואת הנתונים שלהם. 2) לפתור בעיות של סיווג וזיהוי אובייקטים בעזרת למידה עמוקה_.: 3) לתכנת רשתות זמניות לצורך אנליזה של רצף העבודה הכירורגי. 4) לפתור בעיות של זיהוי אוטומטי של מחוות. 5) שילוב נתוני תנועה ווידאו.
פקולטה: מדעי הנתונים וההחלטות
|תואר ראשון
|תארים מתקדמים
מקצועות קדם
46211 - למידה עמוקה או 97200 - למידה עמוקה, תיאוריה ומעשה או 97209 - למידה חישובית 2 או 236781 - למידה עמוקה על מאיצים חישוביים
מידע סמסטריאלי
שעות שבועיות
2.5 נקודות אקדמיות • 2 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול
אחראים
דר. לויפר שלומי
הערות
-
הרישום לקורס הינו ידני, בתיאום עם המרצה בקורס: פרופ' לויפר שלומי.
-
יש לשלוח מייל עם בקשה מנומקת, בצירוף גיליון ציונים וקורות חיים.
-
בקשות ישלחו עד לתאריך 21.03.24
-
תשובות ימסרו עד לתאריך 25.03.24
קבוצות רישום
|
|
שעות שבועיות
2.5 נקודות אקדמיות • 2 שעות הרצאה • 1 שעות תרגול
אחראים
דר. לויפר שלומי
הערות
-
הרישום לקורס הינו ידני בלבד.
-
יש להעביר מייל למרצה - ד"ר שלומי
-
לויפר, בצירוף גליון ציונים ובקשה
קבוצות רישום
|
|