تشخیص و پیش بینی تغییرات ساختاری در تصاویر پزشکی با استفاده از شبکه های عصبی گراف و یادگیری عمیق

تصاویر پزشکی یکی از مهم ترین منابع اطلاعاتی در تشخیص و پایش بیماری ها هستند و به دلیل پیچیدگی ساختارهای بیولوژیکی، نیازمند روش های پیشرفته تحلیل داده می باشند. در سال های اخیر، یادگیری عمیق و به ویژه شبکه های عصبی گراف (Graph Neural Networks) به عنوان ابزارهای نوظهور برای مدل سازی داده های ساختاری و ارتباطی توجه گسترده ای را به خود جلب کرده اند. در این مقاله، به بررسی نقش شبکه های عصبی گراف در کنار معماری های یادگیری عمیق برای تشخیص و پیش بینی تغییرات ساختاری در تصاویر پزشکی پرداخته می شود. ابتدا اصول ترکیب داده های تصویری با نمایش های گرافی مورد بحث قرار گرفته و سپس کاربردهای آن در تشخیص بیماری های عصبی، قلبی و سرطانی مرور می شود. نتایج تحقیقات نشان می دهد که استفاده از GNNها در کنار روش های کانولوشنی (CNNها) می تواند دقت تشخیص و توانایی مدل در پیش بینی الگوهای پیش رونده بیماری را به طور چشمگیری ارتقا دهد. همچنین چالش ها و فرصت های آینده در این حوزه، شامل نیاز به داده های برچسب گذاری شده باکیفیت، شفافیت مدل ها، و ادغام این فناوری ها در سامانه های بالینی مورد بررسی قرار گرفته است.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی گراف ، یادگیری عمیق ، تصاویر پزشکی ، تشخیص بیماری ، پیش بینی تغییرات ساختاری