تشخیص أورام الأنسجة الرخوة باستخدام تقنیات التعلم الآلی

خلاصة:السرطان هو ثانی أکبر سبب للوفاة فی جمیع أنحاء العالم ، ویشکل حوالی واحد من کل ست وفیات. تم تطویر تقنیات التشخیص للکشف المبکر عن الأمراض الحمیدة والخبیثة وإجراء العلاج المناسب للحالة ، مما أدى إلى انخفاض معدل حدوث الوفاة. یمکن الکشف عن الأورام وتشخیصها عن طریق التصویر الشعاعی والتصویر بالرنین المغناطیسی ، ولتأکید نوع الورم بشکل نهائی ، یتم أخذ خزعة من الورم ومعالجتها وتثبیتها على شرائح زجاجیة تحت المجهر وتحدیدها بدقة. النمو الهائل للذکاء الاصطناعی (AI) على مدى السنوات العشر الماضیة هو الأساس المعتمد لاتخاذ قرارات دقیقة لتشخیص نوع الورم من خلال بناء برامج ذکیة تعتمد على التعلم الآلی (ML) والتعلم العمیق (DL) ، وهذا من شأنه ، فی بدوره یسهل المتخصصین الوصول إلى الکشف المبکر عن نوع الورم بسرعة. تهدف الدراسة الحالیة إلى إلقاء الضوء على الأعمال السابقة التی تم إجراؤها للحالات المرضیة - الثدی والقولون والرئة - وهی أکثر أنواع السرطانات شیوعًا. تمت دراسة دقة التشخیص لنوع الورم الحمید أو الخبیث باستخدام الصور النسیجیة من خلال جمع الخزعات من أنسجة المرضى (التشریح المرضی) وتوصیفها باستخدام أحدث الشبکات العصبیة التلافیفیة (CNN) ، وقام الباحثون بتطبیق النقل تقنیات التعلم بسبب عدم وجود تفسیرات لمجموعة بیانات الأنسجة المرضیة عالیة الجودة WSI (صورة شریحة کاملة) ، من خلال تدریب الشبکة باستخدام مجموعة بیانات رؤیة حاسوبیة کبیرة (IMAGENET) ، من أجل الحصول على دقة تشخیصیة عالیة.