تجهيز الصور المسبقة لكشف وتصنيف الإصابات الجلدية في علم الأمراض

مقدمة

وفي السنوات الأخيرة، أدت التطورات في تجهيز الصور إلى تحسين كبير في الكشف عن عيوب الجلد وتصنيفها في علم الجلد، حيث تساعد هذه التكنولوجيات أخصائيي الجلد في تشخيص الظروف مثل الظهارة المتوسطة، وسرطان الخلايا البصلية، وغير ذلك من الشذوذات الجلدية ذات الدقة والاتساق، وفي حين أن أساليب التشخيص التقليدية تعتمد على التفتيش البصري والخزعة البيولوجية الوبائية، فإن نماذج معالجة الصور توفر تقنيات غير متوافرة، وموضوعية.

دور تجهيز الصور في علم الدم

وقد اعتمد علماء الأمراض الجلدية منذ وقت طويل على فحص الاسطوانات والعيون العارية لتحديد الآفات المشبوهة، غير أن حتى المستوصفات المتمرسة يمكن أن تواجه تفاوتا في التفسير، لا سيما عند التمييز بين الآفات المبررة والخسائر الخبيثة، ويتيح تجهيز الصور نهجا منهجيا لتعزيز نوعية الصور، وعزل المناطق ذات الاهتمام، واستخراج سمات كمية تدعم القرارات التشخيصية.

وتتضح أهمية معالجة الصور عند النظر في نطاق سرطان الجلد في جميع أنحاء العالم، ووفقا لمنظمة الصحة العالمية، فإن الإصابة بالسرطان هي أحد أكثر الأمراض شيوعا، كما أن الكشف المبكر يحسن بشكل كبير معدلات البقاء، ويمكن لتحليل الصور الآلية أن يساعد على فحص أعداد كبيرة من السكان، وتحديد أولويات الحالات التي تنطوي على مخاطر عالية، ويخفف العبء على نظم الرعاية الصحية، كما أنه يتيح خدمات طب الأمراض عن بعد، مما يتيح للمرضى في المناطق النائية تلقي تقييمات على مستوى الخبراء.

تقنيات معالجة الصور الأساسية

تحسين الصور وتجهيزها

وكثيرا ما تعاني صور الدراوسكوبيك من مصنوعات يدوية مثل الشعر والفقاعات والتصوير غير المتساوي واللونات، وتطبق تقنيات التجهيز الأولي لتطبيع هذه الصور وتحسين التحليلات اللاحقة، وتشمل الأساليب المشتركة خامات التكوين الملون (مثلا، عالم الخريج، وسلسلة من الشواذ، وتقنيات الضبط المتفاوتة، وتقنيات المعالجة المسبقة للصوت، وزيادة الشعر عن طريق الصبغة المورفة).

الجزء المخصص للقصر

ويشير الفصل إلى عملية عزل نسيج الجلد من النسيج الصحي المحيط، إذ إن التجزؤ الدقيق أمر حاسم لأنه يحدد المنطقة التي يتم استخراجها منها، وتشمل أساليب التجزئة التقليدية الحد الأدنى، وكشف الحواف، والمكونات النشطة (الزنابق)، والزراعة الإقليمية، وقد حققت مؤخراً هياكل قياسية عميقة مثل مقياس U-Net وMsk R-CNN، أحدث النتائج المتاحة على نحو خاص.

استخراج الرفات

وبعد تجزئت النسيج، يتم حساب السمات التي تصف خصائصه البصرية ويمكن تجميعها في سمات شكلية (التفاوت، وعدم انتظام الحدود، والمقياس)، وملامح الألوان (قيم الحد الأدنى من المقاييس، والفروق في اللون، ووجود ألوان متعددة)، وملامح النسيج (المواضيع المكوّنة في كثير من الأحيان، والملامح الحديثة المكوّنة).

التعلم في مجال الآلات والتعلم العميق لأغراض التصنيف

Convolutional Neural Networks

وقد أدى اعتماد شبكات جديدة للثورة إلى تغيير تصنيف خسائر الجلد، وقد صُممت هذه الشبكات بحيث تتعلم تلقائياً هرميات مكانية من الملامح، من الحواف والنسيج إلى مورفيات معقدة، وأثبتت البنيانات البارزة مثل " ResNet " ، و " EfficientNet " ، على نحو أفضل، على بيانات سرطان الجلد (Ddermoscopic) وحققت الدقة التشخيصية.

النماذج المترجمة

وفي السنوات القليلة الماضية، برزت محولات الرؤية (المركبات) كبديل لشبكة CNNs لتصنيف الصور، حيث تستخدم المحولات آليات للاعتناء الذاتي لالتقاط المعالين على الصعيد العالمي عبر الصورة، مما يمكن أن يكون مفيداً للاعتراف بأنماط الاختفاء غير القانونية، ورغم أنها تتطلب كميات أكبر من البيانات التدريبية، فإن عمليات التكيف الأخيرة مثل مترجمي الصور المحتوية على معلومات ذات كفاءة البيانات (DeiT) وأجهزة البحث عن طريق الاختراعات الريحية (Swin Transformers) قد أظهرت أداء تنافسي في مجال الاختناشيرة على نحو تنافسي.

استراتيجيات التدريب وتجميع البيانات

وتطالب نماذج التعلم العميق في مجال تصنيف الجروح الجلدية بأعداد كبيرة ومتنوعة وملموسة جيداً، وتطرح البيانات العامة مثل HAM10000، ومحفوظات التصنيف الصناعي الدولي الموحد، وH2 آلاف الصور، ولكن اختلال التوازن في الصفوف (تزيد الإصابات من عدد الخرافات) يشكل تحدياً مستمراً، كما أن التقنيات مثل زيادة عدد العينات، ووظائف التناوب المرجحة، والتحول شبه المبرر يساعد على التخفيف من التحيز.

التغلب على التحديات الرئيسية

تنوع البيانات وثنائيا

ومن أهم العقبات التي تعترض وضع تصنيفات موثوقة لذوي الجلود عدم وجود مجموعات بيانات متنوعة وتمثيلية، ومعظم مجموعات البيانات المتاحة للجمهور مستمدة من مناطق جغرافية محددة ومن سكان المرضى، وغالبا ما تكون ذات تنوع محدود في نبرة البشرة، وقد تؤدي النماذج التي يتم تدريبها على أنواع الأرق أداء ضعيفا على الجلد المظلم، حيث تختلف السمات المتناقضة والبصرية، وتعالج الجهود مثل تحدي عام 2020، وتقنيات التلقيم الها.

الترجمة الشفوية والتفسير

وفيما يتعلق بالنشر السريري، يتعين على أخصائيي الجلد أن يفهموا سبب تصنيف الخوارزمية لسقوط كذكاء أو حميد، وغالبا ما تعتبر نماذج التعلم العميق صناديق سوداء، مما يعوق الثقة والتبني، ولا تزال تقنيات التسمية، بما في ذلك خرائط الصالة، ورسوم التجميل، ودليل الأشعة السينية، تبرز الأجزاء التي تؤثر على الخطأ في التنبؤ، وتُقدم تفسيرات بصرية يمكن أن تساعد على الكشف عن الحالات التي يمكن أن تكون فيها عيادات.

التكامل السريري والتقدير

وعلى الرغم من الدقة العالية في أماكن المختبرات، فإن العديد من النماذج لا تعمم عند نشرها في البيئات السريرية في العالم الحقيقي، فالتغيرات في الإضاءة، ونوعية الكاميرا، ووضع المرضى يمكن أن تتدهور الأداء، والتأكد من صحة البيانات الخارجية الجامدة عن مختلف المؤسسات والأجهزة الاحتيازية أمر حاسم، ومن الضروري إجراء دراسات تطلعية تقارن التشخيص الذي يتلقاه المعهد الدولي للرعاية القياسية لقياس التأثير السريري الفعلي.

الاتجاهات المستقبلية والاتجاهات الناشئة

التصوير النقال وعلم الدم

Integrating image processing algorithms into intelligencephone applications and handheld dermoscopy devices opens up new possibilities for point-of-care screening. Patients can capture images of their own lesions and receive preliminary risk assessments, while dermatologists can review images remotely. Teledermatology platforms reduce wait times and improve access to specialist care, especially in underserved feasibility improvements.

النهج المتعددة الوسائط

وقد لا يُستَرَد التحليل القائم على الصور الخليعة وحدها من جميع المعلومات السريرية ذات الصلة، إذ يمكن الجمع بين صور الدراموسكوبيك والبيانات الفوقية للمرضى (العمر، وتاريخ الختان، وعوامل الخطر الوراثي) وغير ذلك من طرائق التصوير (مثلاً، تصوير مجهري متبادل، وتصوير بصري) أن يحسن دقة التشخيص، كما يجري استكشاف نماذج للتعلم العميق المتعدد الوسائط التي تُبثُجِّزُ الملامح المعالم المُظُظُوفِّرة مع البيانات المُظَة، وذلك من أجل إيجاد أدوات دعمٍ مُظَّنة.

خاتمة

وتعيد معالجة الصور المتقدمة، التي تُستخدم في التعلم الآلاتي والتعلم العميق، تشكيل المشهد العام للتشخيصات الجلدية، ومن مرحلة التجهيز والتجزؤ إلى مرحلة الاختراق والتصنيف، توفر هذه التقنيات تحليلا موضوعيا ومنتجا وموسعا لفقدان الجلد، وفي حين أن التحديات مثل تحيز البيانات، وإمكانية الترجمة الشفوية، والتحقق من صحة الأدوية، لا تزال مستمرة في البحث والكشف عن الابتكار التكنولوجي، بما أن هذه الأدوات أصبحت أكثر تكاملا في مجال المعالجة الشخصية.

For a comprehensive review of segmentation techniques in skin lesion analysis, refer to this article on PubMed Central.