12812

مروري بر روش هاي يادگيري عميق در قطعه‌بندي تومورهاي مغزي در تصاوير پزشكي

1401

دكتر محسن سرياني

تشخيص و قطعه‌بندي تومورهاي مغزي يكي از چالش‌برانگيزترين و حياتي‌ترين مسائل در تصويربرداري پزشكي است. دقت در شناسايي ناحيه‌هاي توموردار اهميت بسيار زيادي دارد زيرا براي تصميم‌گيري درماني و پيش‌بيني نتايج بيماري اساسي است. در سال‌هاي اخير، به لطف پيشرفت‌هاي قابل توجه در حوزه يادگيري عميق، مدل‌هاي هوش مصنوعي توانسته‌اند تا نقش مهمي در بهبود شناسايي تومورهاي مغزي ايفا كنند. از جمله اين پيشرفت‌ها مي‌توان به استفاده از شبكه‌هاي عصبي عميق اشاره كرد. شبكه‌هاي عصبي عميق مي‌توانند با استفاده از لايه‌هاي پيچشي و لايه هاي توجه تصاوير مغز را تحليل كرده و نواحي توموردار را تشخيص دهند. اين شبكه‌ها به پزشكان اين امكان را مي‌دهند تا با دقت بالا نواحي توموردار را تعيين كرده و برنامه‌ريزي درماني موثرتري را انجام دهند. به طور كلي، پيشرفت‌هاي يادگيري عميق در تشخيص و قطعه‌بندي تومور مغزي به پزشكان ابزارهاي قوي‌تري براي تصميم‌گيري درماني ارائه داده‌اند. اين پيشرفت‌ها به افزايش سرعت و دقت تشخيص تومور مغزي كمك كرده‌اند، كه در نهايت به بهبود مراحل درمان و نتايج براي بيماران منجر مي‌شود. در اين گزارش سمينار پيشرفت هاي اخير در اين زمينه و چالش ها و مشكلات روش هاي موجود را مورد بررسي قرار مي‌دهيم. بررسي هاي ما نشان مي‌دهد روش هاي يادگيري عميق در مقايسه با روش هاي سنتي از عملكرد بسيار بهتري برخوردارند. علاوه بر آن در بين روش هاي يادگيري عميق، روش هاي مبتني بر مبدل از عملكرد بهتري نسبت به روش هاي مبتني بر لايه هاي پيچشي برخوردارند اما مشكلاتي مانند نياز بسيار زياد به داده را نيز دارند. در سال هاي اخير روش هاي تعاملي براي قطعه‌بندي تومورهاي مغزي نتايج بسيار خوبي گرفته اند كه باعث توجه بيشتر متخصصان اين حوزه به اين روش ها شده است.

11/15/2023 12:00:00 AM

81146

1402/09/08

Review of deep learning methods in brain tumor segmentation in medical images

يادگيري عميق , قطعه‌بندي , تومور مغزي , تصاوير پزشكي , هوش مصنوعي

Deep Learning , Segmentation , Brain Tumor , Medical Images , Artificial Intelligence