بهبود کیفیت تصاویر پزشکی با استفاده از یادگیری عمیق

بهبود کیفیت تصاویر پزشکی، نقش حیاتی در تشخیص دقیق و تسهیل فرآیند درمان ایفا می کند. تصاویر پزشکی، شامل MRI، CT، اشعه ایکس و اولتراسونوگرافی، به دلیل محدودیت های فنی تجهیزات و نویزهای محیطی، اغلب با کیفیت پایین تولید می شوند که ممکن است منجر به تشخیص نادرست و کاهش اثربخشی درمان شود. روش های سنتی بهبود تصویر غالبا در حفظ جزئیات ساختاری پیچیده پزشکی ناکارآمدند. یادگیری عمیق، به واسطه شبکه های عصبی کانولوشنی، شبکه های مولد تخاصمی (GAN) و ترنسفورمرها، توانسته است عملکردی بی سابقه در ارتقای وضوح، حذف نویز و بازسازی جزئیات تصاویر پزشکی ارائه دهد. در این مقاله، مرور جامعی بر روش های یادگیری عمیق در حوزه بهبود کیفیت تصاویر پزشکی صورت گرفته و کاربردهای آنها در افزایش دقت تشخیص و بهبود کیفیت تصویربرداری بررسی می شود. نتایج نشان می دهد که این روش ها به طور قابل توجهی شاخص های PSNR، SSIM و همچنین معیارهای تشخیصی پزشکی را بهبود می بخشند.

کلیدواژه ها:

بهبود کیفیت تصویر پزشکی ، یادگیری عمیق ، شبکه عصبی کانولوشنی ، GAN ، ترنسفورمر ، تصویربرداری پزشکی ، تشخیص بیماری