تشخیص زودهنگام سرطان با تکنیکهای یادگی ری عمیق: استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص قبل از شروع عالئم بالینی

سرطان همچنان یکی از اصلیترین علل مرگ و میر در سراسر جهان است و هر ساله جان میلیونها نفر را تحت تاثیر قرار میدهد. تشخیص زودهنگام سرطان بهویژه در مراحل بدون عالمت، شانس درمان موفق و زنده ماندن را بهطور قابل توجهی افزایش میدهد. روشهای تشخیصی سنتی، مانند تصویربرداریهای رادیولوژیک، بیوپسی و معاینات فیزیکی، اغلب در تشخیص سرطان در مراحل اولیه ناکام میمانند یا با چالشهایی در تحلیل دقیق دادههای پیچیده مواجه هستند. در سالهای اخیر، تکنیکهای یادگیری عمیق، بهویژه شبکههای عصبی کانولوشن (CNNs)، نشان داده اند که در ارتقاء تشخیص پزشکی از طریق تحلیل دقیق و خودکار تصاویر پزشکی، پتانسیل قابل توجهی دارند. این مطالعه بر کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص زودهنگام سرطان پروستات و سینه متمرکز است و از شبکههای عصبی کانولوشن برای وظایف طبقه بندی تصاویر استفاده میکند. با استفاده از تکنیکهای پیشپردازش دادهها و آموزش مدلهای CNN با کتابخانه کراس TensorFlow، یک چارچوب قوی برای تشخیص و طبقه بندی خودکار شرایط سرطانی توسعه دادهایم. موارد سرطان سینه به سه دسته خوشخیم، بدخیم و نرمال و موارد سرطان پروستات به چهار طبقه خوشخیم، بدخیم، غیرطبیعی و مشکوک دسته بندی شدند. تصاویر به وضوح ۲۵۷×۲۵۷ تغییر اندازه داده شدند تا پردازش به صورت یکنواخت انجام شود. مدلهای CNN آموزش دیده و بهینه سازی شدند تا ویژگیهای خاص را در تصاویر پاتولوژی و ماموگرافی استخراج و تحلیل کنند، و دقت طبقه بندی به ترتیب ۹۵.۱۳٪ برای سرطان سینه و ۹۷.۵٪ برای سرطان پروستات به دست آمد. نتایج نشان میدهند که تکنیکهای یادگیری عمیق در شناسایی الگوهای سرطانی در تصاویر پزشکی بسیار موثر هستند و عملکرد بهتری نسبت به روشهای تشخیصی سنتی دارند. با این حال، چالشهایی مانند تحلیل ساختارهای بافت متراکم و محدودیت در دسترسی به مجموعه دادههای با کیفیت و معتبر، همچنان موانع مهمی هستند. با این وجود، پیشرفتهای مستمر در یادگیری عمیق و افزایش کیفیت و دسترسی به مجموعه دادهها، نوید دقت و کارایی بیشتری در تشخیص سرطان را میدهد. این تحقیق راه را برای کاربردهای آینده تکنیکهای مبتنی بر هوش مصنوعی هموار میسازد و رویکردی تحول آفرین برای تشخیص زودهنگام سرطان و بهبود تصمیمگیریهای پزشکی ارائه میدهد.

کلیدواژه ها:

سرطان ، یادگیری عمیق ، شبکههای عصبی کانولوشن ، تشخیص زودهنگام ، تحلیل تصاویر پزشکی