استفاده از شبکه های عصبی کانولوشنی برای تشخیص و شبیه سازی سرطان سینه

سرطان سینه یکی از شایع ترین و مهم ترین علل مرگ و میر در میان زنان در سراسر جهان به شمار می رود. تشخیص سریع و دقیق این بیماری نقشی اساسی در کاهش تلفات و افزایش احتمال موفقیت درمان دارد. روش های رایج تشخیص سرطان سینه شامل ماموگرافی، سونوگرافی و تصویربرداری رزونانس مغناطیسی هستند که هر یک مزایا و محدودیت های خاص خود را دارند. با وجود پیشرفت های پزشکی، تحلیل تصاویر حاصل از این روش ها همچنان با چالش هایی روبه رو است؛ چراکه پیچیدگی ساختارهای بافتی و عوامل تداخل کننده دقت تشخیص را تحت تاثیر قرار می دهد. در دهه های اخیر ظهور فناوری های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی افق های تازه ای را در حوزه پردازش داده های پزشکی گشوده است. به ویژه شبکه های عصبی کانولوشنی به دلیل توانایی بالا در استخراج ویژگی های پیچیده از تصاویر به یکی از پرکاربرد ترین ابزارها در تشخیص و طبقه بندی بیماری ها تبدیل شده اند. این شبکه ها قادرند الگوهای پنهان و تفاوت های ظریف میان بافت های سالم و سرطانی را در تصاویر پزشکی مانند ماموگرافی، سونوگرافی و MRI شناسایی کنند. هدف اصلی این پژوهش بررسی و توسعه یک مدل مبتنی بر شبکه های عصبی کانولوشنی برای تشخیص و شبیه سازی سرطان سینه است. در این راستا با بهره گیری از داده های تصویری واقعی و به کارگیری تکنیک های نوین یادگیری عمیق تلاش می شود دقت و سرعت تشخیص تومورها افزایش یابد. علاوه بر این تحقیق حاضر به ارزیابی نحوه بهبود عملکرد مدل ها در بازسازی و شبیه سازی بافت های سرطانی و سالم از طریق بهینه سازی معماری شبکه های عصبی می پردازد. با توجه به اهمیت حیاتی تشخیص زودهنگام سرطان سینه در افزایش شانس درمان و جلوگیری از پیشرفت بیماری، نتایج این پژوهش می تواند گامی موثر در ارتقای سیستم های هوشمند پزشکی و بهبود کیفیت خدمات تشخیصی در این حوزه باشد.

کلیدواژه ها:

سرطان سینه ، هوش مصنوعی ، ماموگرافی ، یادگیری عمیق