کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در تشخیص ناهنجاری اسکولیوز از تصاویر پزشکی

اسکولیوز یکی از شایع ترین ناهنجاری های اسکلتی عضلانی است که با انحراف غیرطبیعی ستون فقرات مشخص می شود و تشخیص به موقع آن نقش مهمی در پیشگیری از پیشرفت بیماری و بهبود کیفیت زندگی بیماران دارد. با پیشرفت فناوری های هوش مصنوعی، استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری کارآمد در تحلیل تصاویر پزشکی و تشخیص ناهنجاری های اسکلتی عضلانی مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است. هدف این پژوهش بررسی کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در تشخیص ناهنجاری اسکولیوز از تصاویر پزشکی و ارزیابی میزان اثربخشی این فناوری در فرآیند تشخیص است. در این مطالعه، با استفاده از روش تحقیق کتابخانه ای و مروری، پژوهش های مرتبط با به کارگیری شبکه های عصبی در تحلیل تصاویر رادیولوژی و تشخیص اسکولیوز مورد بررسی و تحلیل قرار گرفت. نتایج نشان داد که شبکه های عصبی، به ویژه مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق، توانایی بالایی در استخراج ویژگی های تصویری، شناسایی الگوهای غیرطبیعی ستون فقرات و طبقه بندی درجات مختلف اسکولیوز دارند. همچنین استفاده از این روش ها موجب افزایش دقت تشخیص، کاهش خطاهای انسانی و تسریع فرآیند ارزیابی تصاویر پزشکی شده است. بر اساس یافته های این پژوهش، شبکه های عصبی مصنوعی می توانند به عنوان ابزاری موثر در توسعه سامانه های هوشمند تشخیص پزشکی مورد استفاده قرار گیرند و نقش مهمی در ارتقای کیفیت خدمات تشخیصی مرتبط با ناهنجاری های اسکلتی عضلانی ایفا کنند.

کلیدواژه ها:

اسکولیوز ، شبکه های عصبی مصنوعی ، هوش مصنوعی ، تصاویر پزشکی ، یادگیری عمیق ، ناهنجاری های اسکلتی عضلانی.