تحلیل کاربرد مدل های یادگیری عمیق در تشخیص سرطان ریه از تصاویر CT

سرطان ریه یکی از شایع ترین و کشنده ترین انواع سرطان در جهان است که تشخیص زودهنگام آن نقش تعیین کننده ای در بهبود نرخ بقا دارد. تصاویر توموگرافی کامپیوتری (CT) به عنوان ابزار اصلی غربالگری و تشخیص، حجم بالایی از داده های تصویری تولید می کنند که تحلیل دقیق آن ها نیازمند روش های پیشرفته پردازش تصویر است. در سال های اخیر، مدل های یادگیری عمیق به ویژه شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) تحول چشمگیری در تحلیل تصاویر پزشکی ایجاد کرده اند. این مدل ها با قابلیت استخراج خودکار ویژگی ها، امکان شناسایی ندول های ریوی، تفکیک ضایعات خوش خیم از بدخیم، و پیش بینی مراحل بیماری را با دقت بالا فراهم کرده اند. همچنین استفاده از معماری های پیشرفته مانند U-Net، ResNet، DenseNet و مدل های سه بعدی (۳D-CNN) موجب بهبود عملکرد در بخش بندی و طبقه بندی تصاویر CT شده است. با وجود پیشرفت های قابل توجه، چالش هایی نظیر کمبود داده های برچسب خورده، عدم توازن داده ها، قابلیت تعمیم پذیری مدل ها و تفسیرپذیری نتایج همچنان مطرح هستند. ادغام یادگیری عمیق با روش های رادیومیکس و داده های بالینی می تواند مسیر آینده تشخیص هوشمند سرطان ریه را هموارتر سازد.

کلیدواژه ها:

: یادگیری عمیق ، سرطان ریه ، تصاویر CT ، شبکه های عصبی کانولوشنی ، بخش بندی تصویر ، تشخیص خودکار ، هوش مصنوعی پزشکی