تشخیص سرطان پروستات توسط روش های مبتنی بر شبکه در تصویر برداری پزشکی

روش های مبتنی بر شبکه در تصویربرداری پزشکی به عنوان یکی از رویکردهای پیشرفته در تحلیل و پردازش تصاویر پزشکی کاربرد گستردهای پیدا کرده اند. این روش ها بر مبنای مدل های شبکهای، مانند شبکه های عصبی مصنوعی و شبکه های یادگیری عمیق، قادر به استخراج ویژگی های پیچیده از تصاویر و ارائه نتایج دقیق تر در تشخیص و تحلیل بیماری ها هستند. با بهره گیری از این رویکردها، می توان دقت در تشخیص زودهنگام بیماریها و بهبود کیفیت خدمات درمانی را به میزان قابل توجهی افزایش داد. با گسترش هوش مصنوعی و تجهیزات محاسباتی با کارایی باال، فناوری های جدید تاثیرات بسزایی بر پژوهش های تصویربرداری پزشکی دارند. تصاویر پزشکی، ابزاری قدرتمند برای درک و تجزیه و تحلیل بدن انسان هستند. این تصاویر، ویژگی های فیزیکی بدن را به روش های مختلف اندازه گیری و ثبت می کنند. حوزه تصویربرداری پزشکی، دو شاخه اصلی را در بر می گیرد: سیستمهای تصویربرداری و پردازش تصاویر. سیستم های تصویربرداری شامل طیف وسیعی از تکنیک ها مانند سونوگرافی، اشعه ایکس، سی تی اسکن، ام آرآی، و پت اسکن است. در مقابل، پردازش تصاویر پزشکی به مجموعه ای از فرایندها مانند قطعه بندی، ثبت، بهبود کیفیت، تبدیل، و طبقه بندی تصاویر می پردازد. این فرایندها به پزشکان و محققان کمک می کنند تا اطلاعات ارزشمندی از تصاویر به دست آورند و در تشخیص و درمان بیماری ها نقش مهمی ایفا کنند. سرطان پروستات مانند سرطان های دیگر رشد نامتناسب سلول ها در غده پروستات است. تشخیص سرطان پروستات با استفاده از تصاویر سونوگرافی می تواند به شناسایی و درمان این بیماری کمک شایانی کند. با این حال، گاهی اوقات کیفیت تصاویر

کلیدواژه ها:

تشخیص ، سرطان پروستات ، شبکه های عصبی ، تصویربرداری پزشکی ، هوش مصنوعی