مروری بر روشهای طبقه بندی و ناحیه بندی تصاویر تشدید مغناطیس مغزی برای تشخیص تومورهای مغزی

تومورهای مغزی رشد غیر طبیعی بافت مغز هستند که می توانند عملکرد طبیعی مغز را مختل کنند. مغز انسان حاوی میلیاردها سلول فعال است که تجزیه و تحلیل را چالش برانگیز می کند. تومورهای مغزی در حال حاضر یکی از علل اصلی مرگ و میر در کودکان و بزرگسالان است. تشخیص زودهنگام و درجه بندی دقیق تومورهای مغزی برای بقای انسان حیاتی است. رایج ترین روشهای الکترونیکی عبارتند از سونوگرافی، توموگرافی کامپیوتری و تصویربرداری رزونانس مغناطیسی. با توجه به تراکم بالای تومورهای مغزی، تکنیک دستی بسیار چالش برانگیز است. بر این اساس، یک روش کامپیوتری و خودکار برای تشخیص تومور بسیار سودمند است. رادیولوژیست ها می توانند تومورهای مغزی را به سرعت و بدون جراحی با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین و مدل های یادگیری عمیق برای تقویت الگوریتم هایی که تومورهای مغزی را پیدا می کنند، محاسبه نمایند. مدل سازی شبکه عصبی عمیق پیشرفت کرده است و منجر به توسعه روشهای جدیدی برای تشخیص و طبقه بندی تومورهای مغزی با استفاده از تصاویر پزشکی شده است. تصاویر پزشکی نقش اساسی در کمک به انسان برای شناسایی بیماری های مختلف دارند. روشهای تصویربرداری غیرتهاجمی متعددی برای مطالعه تومورهای مغزی استفاده می شوند. تصاویر MRI و CT دو روش رایج برای بررسی تفاوت ها در محل، شکل یا اندازه سلول ها در بافت مغز هستند که می توانند به یافتن تومورها در زمانی که هنوز در مراحل اولیه هستند کمک کنند. در این مقاله تلاش شده است تا مفاهیم ناحیه بندی و طبقه بندی تومورهای مغزی با استفاده از مفاهیم یادگیری عمیق و یادگیری ماشین مرور شود.

کلیدواژه ها:

تصاویر تشدید مغناطیس ، مغز ، تومورهای مغزی ، ناحیه ، بندی ، طبقه بندی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق