مروری بر کاربردهای یادگیری عمیق در تشخیص خودکار ضایعه های مغزی

تشخیص دقیق و به موقع ضایعه های مغزی، از جمله تومورها، ضایعات عروقی و ناهنجاری های ساختاری، برای بهبود نتایج درمانی و کاهش عوارض بیماران حیاتی است. این مقاله مروری به بررسی کاربردهای یادگیری عمیق در تشخیص خودکار ضایعه های مغزی با تمرکز بر داده های تصویربرداری پزشکی مانند MRI و CT می پردازد. هدف این مطالعه، ارزیابی قابلیت های مدل های یادگیری عمیق در شناسایی و طبقه بندی خودکار ضایعه های مغزی و تحلیل نقاط قوت و محدودیت های این روش ها است. روش های مورد بررسی شامل شبکه های کانولوشنی، معماری های مبتنی بر توجه و تکنیک های یادگیری تقویتی است که برای بهبود دقت و کارایی تشخیص استفاده می شوند. یافته ها نشان دهنده عملکرد بالای این مدل ها در شناسایی خودکار ضایعه ها، کاهش خطای انسانی و افزایش سرعت تحلیل تصاویر است. با این حال، چالش هایی نظیر نیاز به داده های آموزشی گسترده و پیچیدگی محاسباتی همچان موانعی برای کاربرد گسترده این فناوری هستند. نتایج این مرور بر اهمیت توسعه الگوریتم های بهینه و مقاوم در آینده تاکید دارد.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، تشخیص ضایعه ، تصویربرداری مغزی ، شبکه های کانولوشنی ، نورورادیولوژی