تحلیل تصویرپزشکی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق
تحلیل تصاویر پزشکی به عنوان یکی از کاربردهای مهم یادگیری عمیق، به بسیاری از محققان و پزشکان کمک می‌کند تا در تشخیص و درمان بیماری‌ها و مشکلات پزشکی از هوش مصنوعی بهره بگیرند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق با قابلیت‌های خود، توانسته‌اند در تحلیل تصاویر پزشکی اطلاعاتی بیشتر و دقیق‌تری را استخراج کنند.
یکی از راهکارهایی که در تحلیل تصاویر پزشکی با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد، شبکه‌های عصبی پیچشی هستند. این شبکه‌ها با معماری خاص خود، قادرند انواعی از پردازش‌های تصویری را انجام دهند از جمله تشخیص و شناسایی تصاویر پزشکی در سطوح مختلف مانند استخراج ویژگی‌ها و تفکیک نواحی مشخصی یا تهیه یک تشخیص نهایی.
علاوه بر شبکه‌های عصبی پیچشی، شبکه‌های عصبی بازگشتی نیز در تحلیل تصاویر پزشکی استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها قادرند مفاهیم مورد نظر را با توجه به منطق زمانی در تصاویر استخراج کنند و در نتیجه به تشخیص بیماری‌ها یا تشکیل دهنده‌های ویژه در تصاویر کمک کنند.
از دیگر الگوریتم‌های یادگیری عمیق که در تحلیل تصاویر پزشکی استفاده می‌شود، شبکه‌های مولد تقابلی است. این شبکه‌ها با ساختار خود قادرند تصاویر جدیدی را با استفاده از داده‌های آموزشی تولید کنند. این تصاویر می‌توانند کمک کننده باشند تا وضعیت‌های پزشکی مختلفی را شبیه‌سازی کرده و در تحلیل تصاویر پزشکی مورد استفاده قرار گیرند.
همچنین، ترکیب استراتژی‌های مختلف در تحلیل تصاویر پزشکی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق روشی موثر است. به عنوان مثال، ترکیب شبکه‌های عصبی پیچشی و شبکه‌های عصبی بازگشتی می‌تواند نتایج بهتری در تحلیل تصاویر پزشکی ارائه دهد.
با توجه به پیشروی‌های اخیر در زمینه یادگیری عمیق و استفاده از آن در تحلیل تصاویر پزشکی، می‌توان پیش بینی کرد که در آینده نیز استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق در تشخیص و درمان بیماری‌ها و تحلیل تصاویر پزشکی به میزان بیشتری ادامه خواهد داشت.
در کل، تحلیل تصاویر پزشکی با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق امکان‌های بیشتری نسبت به روش های سنتی در اختیار محققان و پزشکان قرار می‌دهد. این روش‌ها به دقت و قابلیت تعمیم‌پذیری بیشتری دست می‌یابند و می‌توانند بهبود قابل توجهی در تشخیص و درمان بیماری‌ها به‌وجود آورند.
منابع:
- 1. S. C. Chang, C. C. Gao, and K. H. Lee, “A method of medical image analysis
based on deep learning and level set method,” Biomed. Eng. Res. 2021, vol. 1, no.
1, pp. 1–9. - 2. X. Song, S. Gupta, S. R. Raman, and D. Sellers, “Deep learning algorithms for
weakly supervised detection of small lesions in neuroimaging,” in 2021 IEEE
International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2021, pp.
254–261. - 3. Z. Li, Y. Li, X. Zhao, G. Li, L. Gao, and Y. Li, “Generative adversarial networksbased correlation filters for visual tracking,” in 2021 IEEE 6th International
Conference on Big Data Analytics (ICBDA), 2021, pp. 176–180.