تحلیل داده های کلان در تصویر برداری پزشکی

تصویر برداری پزشکی با تکنیک هایی مانند PET،CT ، MRI حجم عظیمی از داده های کلان تولید می کند که تحلیل ها چالش های زیادی به همراه دارد. استفاده از داده کاوی و یادگیری عمیق، فرصتی منحصر به فرد برای تحلیل این داده ها و ارتقای دقت تشخیص و درمان بیماری ها فراهم کرده است. این پژوهش با هدف بررسی کاربردهای داده کاوی برای این فناوری ها انجام شده است. برای پژوهش (داده های MRI، CT و PET) مدل های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی مصنوعی (CNN) و تحلیل عوامل مختلف مانند تصاویر پزشکی استفاده شده است. بر اساس معیارهایی مانند دقت تشخیص، الگوریتم ها توانستند ناهنجاری ها را با دقت بالایی شناسایی کنند. این داده کاوی علاوه بر شناسایی فرآیند الگوها کمک کرده است. دقت تشخیص ها را توانستند به طور قابل توجهی افزایش داده و سرعت و کیفیت تشخیص را افزایش دهند. تحلیل داده های کلان در تصویر برداری پزشکی با استفاده از داده کاوی و یادگیری عمیق، انقلابی در پزشکی ایجاد کرده است. با این حال، چالش هایی مانند کیفیت داده ها، حریم خصوصی و هزینه های زیرساختی باید رفع شوند. این فناوری ها می تواند به ایجاد سیستم های تشخیصی هوشمند و درمان های شخصی سازی شده منجر شود.

کلیدواژه ها:

داده کاوی ، یادگیری عمیق ، MRI ، تصاویر پزشکی ، هوش مصنوعی