بررسی انواع روش های بخش بندی در تصاویر پزشکی

بخش بندی تصاویر پزشکی به عنوان یک ابزار کلیدی در تشخیص و درمان بیماری ها، اهمیت بالایی دارد و با پیشرفت های اخیر در تکنولوژی های تصویربرداری و یادگیری عمیق، به طور قابل توجهی تحول یافته است. در این پژوهش پس از بررسی مقالات موجود، روشهای بخش بندی تصاویر پزشکی به سه دسته ی روش های سنتی، روش های مبتنی بر یادگیری ماشین و روشهای مبتنی بر یادگیری عمیق دسته بندی شده و سپس روشهای رایج در هر دسته مورد بررسی قرار میگیرد. اگر چه در سالهای اخیر با ظهور روشهای مبتنی یادگیری عمیق بر شاهد افزایش کارایی دقت در بخش بندی تصاویر پزشکی بوده ایم ولی با این وجود، چالش هایی نیز هنوز باقی مانده است که در ادامه مقاله به آن پرداخته می شود. در نهایت روش های مطرح شده با یکدیگر مقایسه شده و مزایا و معایب استفاده از آنها بیان می شود. با توجه به تاثیر مستقیم بخش بندی دقیق تصاویر بر فرآیند تشخیص و درمان بیماران، این پژوهش می تواند به عنوان یک راهنما برای پژوهشگران و متخصصان در این حوزه عمل نماید. امید است که با ادامه تحقیقات در این زمینه، بهبودهای قابل توجهی در دقت و کارایی بخش بندی تصاویر پزشکی حاصل شود و در نهایت به بهبود کیفیت خدمات درمانی منجر گردد.

کلیدواژه ها:

پردازش تصویر ، بخش بندی تصاویر ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق