کاربرد یادگیری عمیق در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی

در حال حاضر، حجم دادههای پزشکی بسیار زیاد است ، و استفاده مناسب از این دادهها برای کمک به صنعت پزشکی الزامی است . روشهای یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری ها بسیار موثر بوده و حتی برخی از آنها بهتر از متخصصان انسانی عمل می کنند. پیشرفت های اخیر در بینایی کامپیوتر، الهامبخش استفاده از یادگیری عمیق در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی است . برنامه های کاربردی مبتنی بر یادگیری عمیق مرزهای جدیدی را در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی ایجاد می کنند. یادگیری عمیق ، به شناسایی ، طبقه بندی و کمی کردن الگوها در تصاویر پزشکی کمک می کند. هسته اصلی این پیشرفت ها، توانایی بهرهبرداری از نمایش های ویژگی سلسله مراتبی است که صرفا از دادهها آموخته می شود. طبقه بندی تصاویر پزشکی کمک شایانی به سیستم های تصمیم یار پزشکی نموده است تا پزشکان بتوانند در مراحل اولیه بیماری های مختلف را شناسایی کنند و جهت درمان آن اقدام نمایند. الگوریتم های مبتنی بر یادگیری عمیق که از شبکه های عصبی مصنوعی توسعه پیدا کردهاند، توانایی بالایی در استخراج ویژگی ها و الگوهای یادگیری از دادههای پیچیده از خود نشان دادهاند. بنابراین استفاده از تکنیک های هوشمند و یادگیری عمیق می تواند بهبود قابل توجهی در تشخیص ، پیشگیری و درمان بیماری ها داشته باشد. این تکنیک ها می توانند با دقت بالاتر و سرعت بیشتر دادههای پزشکی را تحلیل کنند و در نتیجه ، بهبود در تصمیم گیری های پزشکی و افزایش کیفیت مراقبت از بیماران را به همراه داشته باشند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، تصاویر پزشکی ، تکنیک های هوشمند ، دقت ، تشخیص بیماری .