تحسين التلقيح في شكل صور من أجل رصد حشرات الدماغ باستخدام التعلم العميق

الدور الحاسم للفصل في رصد ذرات الدماغ

أما رصد الأورام الدماغية على مر الزمن فهو أمر أساسي لتقييم كفاءة العلاج وتوجيه القرارات السريرية، إذ إن التصوير المغنطييسي للترددات يوفر بيانات طماطية عالية الاستبانة، ولكن المسح الرئوي يجب أن يفسر بدقة لقياس حجم الورم، وكشف أنماط النمو، وتحديد مناطق الأمراض النشطة.

فالأهداف عالية بوجه خاص بالنسبة لأورام الدماغ، فالآلام التي تُعد أهم الأورام الرئيسية، تظهر أنماط نمو متداخلة للغاية تُضفي على الحدود بين الورم والأدمغة العادية، وقد يكون من الصعب التمييز بين هذه المقاييس المنخفضة، في حين أن النظم العالية التحلل في العيادات كثيرا ما تتضمن نواة من النيكروات والأضلاع غير النظامية، وبدون تجزؤ متين، قد تكون هناك تغييرات بصرية في الأعباء.

التحديات في قطاع الدماغ

وعلى الرغم من وعدها، فإن تجزؤ ورم المخ لا يزال مشكلة تتطلب من الناحية التقنية، ويجب التصدي للعديد من التحديات المترابطة بأي حل عملي عميق للتعلم.

السمنة والاختلاف

وتختلف الأورام الدماغية اختلافاً كبيراً في حجم المرضى وشكلها وموقعهم ومظهرهم، إذ يبدو أن هذه الأورام المتطورة، مثلاً، تمثل في الغالب خفقان معززة من النمط المركزي، بينما قد تكون الفلكية الفلكية المتدنية غير مقيّدة بشكل جيد وشديد على الصور الموزّعة من نوع T2.

الحدود الدنيا للمضادات والمجاري

وكثيرا ما تظهر الأنسجة الدامية اختلافات طفيفة مقارنة بداء الدماغ الصحي المتاخم، ولا سيما في مكونات الورم غير المحسن، ويمكن أن تكون الإيديما، التي تحيط بالعديد من الأورام المرتفعة، غير قابلة للتأثر تقريبا من الورم التسللي على تسلسلات الرنين المغناطيسي التقليدي، كما أن الحدود بين مادة الإيديما والمسألة البيضاء العادية هي نماذج غير واضحة، مما يؤدي إلى عدم الاتساق في وضع العلامات حتى بين الكيود.

البيانات المشروحة المحدودة والتوازن بين الرتب

ويتطلب إنشاء شروح عالية الجودة من حيث مستوى الذكاء بالنسبة لأوعية الدماغ وجود أخصائيين مدرّبين في مجال الإشعاع العصبي ووقت طويل، كما أن البيانات العامة مثل الجزء المتعلق بقطع الدماغ (Brain Tumor Segmentation) توفر 250 1 حالة من حالات الرنين المتعدد التماثل، ولكن هذا لا يزال صغيراً مقارنة بتباين البيانات السريرية الحقيقية، علاوة على أن مناطق الورم لا تشغل سوى جزء صغير من الخسائر في النموذج الإجمالي، مما يؤدي إلى اختلالات حادة.

التكامل المتعدد الجوانب

وتكتسب بروتوكولات التصوير بالرنين المغناطيسي السريري لتقييم ورم المخ بصورة روتينية تسلسلا متعددا: T1 المرجح، T1 - مرجوعة بالتناقض (T-Gd)، ومرجّحة من طراز T2، واسترداد تحويل الفلويد المخفف الوزن، وتبرز كل سلسلة جوانب مختلفة من الورم والأنسجة المحيطة، وتوفر هذه الطرائق معلومات أكثر ثراء، ولكنها تعقّد تصميمات النموذجية.

دومان شيفت وعمومته

وكثيرا ما تؤدي النماذج التي تم تدريبها على البيانات من أحد المسححات أو عدد المرضى أداء ضعيف عندما تطبق على البيانات من موقع آخر، وتُحدث الاختلافات في القوة الميدانية المغناطيسية، وحساسية النبض، وتسلسلات النبض، وخطوط الأنابيب المسبقة التجهيز تحولا في المجال، ويتطلب التصدي لذلك زيادة قوية للبيانات، وتقنيات تكييف النطاقات، أو التدريب على مجموعات بيانات متنوعة متعددة المواقع.

نهج التعلم العميق لفصل الدماغ

وقد أصبح التعلم العميق على مدى العقد الماضي النموذج السائد لتجزؤ الصور الطبية، ويمكن للشبكات العصبية الثورية أن تتعلم التمثيل الهرمي مباشرة من بيانات البكسل، مما يزيل الحاجة إلى سمات مصممة يدويا.

"الشبكة" و"التغيير"

(أ) لا يزال هيكل الشبكة الموحّدة، الذي استحدثه رونبرغر وآخرون في عام 2015، يشكل حجر الزاوية، حيث إن هيكلها المتناظر للزينة المحتوي على وصلات مائلة يحافظ على تفاصيل مكانية مُحكمة، ويسمح للشبكة بتجميع السياق المتعدد النطاق، ويمكن تكييف النظام الموحد للوزنات بحيث يقبل مدخلات متعددة القنوات (مثلاً، أربعة نماذج مُعدّلة من الرغاويات متعددة)

آليات الاهتمام والمتحولون

وتحتاج شبكات المعلومات القياسية للأنباء إلى ميادين محدودة للتلقيح وقد تفوتها معال بعيدة المدى، وهي عوامل حاسمة في التمييز بين الرؤوس الفرعية للورم، وتستلزم بوابات الاهتمام، كما تستخدم في شبكة يو - إن، التركيز على السمات ذات الصلة مع قمع الخلفية غير ذات الصلة، وفي وقت أقرب، فإن أجهزة تحويل الأنسجة (ViTs) وأجهزة الترميز ذاتية الصبغة (e-Transformer) (g).

النماذج المتعددة الجوانب والمستمرة

ونظرا لأن الأورام الدماغية يمكن أن تتفاوت تفاوتا كبيرا من بضعة مليمترات إلى عدة سنتيمترات، يجب أن تعمل نماذج التجزؤ على نطاقات متعددة، أما المذاهب مثل ديب لاب التي تجمع الهرم المكاني أو PSPNet فتستخدم مرشحات موازية ذات معدلات تضاؤل مختلفة لالتقاط السياق في قرارات متعددة، فبالنسبة لتجزئة الأورام، تساعد هذه الخصائص الغرامية المتعددة على الاعتراف بالنموذج في آن واحد.

الطرائق الجماعية واللاحقة للتجهيز

ويمكن للتنبؤات المجمعة من نماذج متعددة (التجمعات) أن تعزز الدقة والقوة، فعلى سبيل المثال، يؤدي متوسط النواتج من شبكة معلومات موحدة، ومحول، وشبكة متعددة النطاقات لشبكة CNN إلى قطاعات أكثر اتساقا من أي نموذج واحد، كما أن خطوات التجهيز بعد ذلك مثل الميادين العشوائية المشروطة أو العمليات المورفيولوجية يمكن أن تزيد من صقل الحدود عن طريق إنفاذ السلاسة المكانية وإزالة الإيجابات المزيفة المعزولة.

تقييم الأداء النموذجي وتحديده

والتقييم الدقيق ضروري لمقارنة الأساليب وتتبع التقدم المحرز، وقد وضع التحدي الذي يواجهه نظام براتس معايير موحدة وبروتوكولات تقييم معتمدة على نطاق واسع.

القياسات الأساسية

والمقاييس الرئيسية لتجزئت ورم الدماغ هي معامل التشابه Dice similarity coefficient] (DSC) و] Husdorff distance (HD95) ويقيس التواريخ التداخل بين قناعات الحقيقة المتوقعة والأرضية، تتراوح بين 0 (لا يوجد تداخل) و95 (درجة التداخل)

المعايير والبيانات العامة

The BraTS dataset, maintained by the Center for Biomedical Image Computing and Analytics at the University of Pennsylvania, provides multi-parametric MRIs with expert consensus annotations. The BraTS challenge] releases new cases annually, spanning both adult gliomas and pediatric Archmets.

الروايات المشتركة في التقييم

ويمكن أن ينشأ الأداء المتضخم من تسرب البيانات (مثلا، بما في ذلك شرائح من نفس المريض في كل من التدريب والاختبارات)، أو من حيث القيمة إلى معايير الاحتياز الخاصة بمراكز محددة، أو باستخدام التجهيز السخي المفرط لما بعد المعالجة، ومن أجل ضمان الأهمية السريرية، ينبغي أن تبلغ التقييمات عن قياسات كل تفصيل فرعي من الورم، على حدة، مقارنة بالتغير بين الأنواع، وأن تقدم اختبارات عن مجموعات البيانات الخارجية غير المرئية.

استراتيجيات تحسين التراكم

ويتطلب تحقيق الدقة المفيدة سريريا اتباع نهج متعدد الجوانب يعالج التحديات التي سبق وصفها.

تعزيز البيانات وتجميعها

ويحفز التطعيم على إحداث تغييرات واقعية في بيانات التدريب، وتشمل التقنيات القياسية التناوب العشوائي، والتوسع، والتشوهات الفائقة، ونوبات الشدة، وبالنسبة لجهاز قياس الدماغ، مما يضيف ضوضاء واقعية، وتشوهات ميدانية تحيزية، والتغيرات المتناقضة، يمكن أن يؤدي إلى تحسين عملية التعميم، إذ أن توليد البيانات الاصطناعية باستخدام شبكات التنويع الوراثي أو نماذج الانتشار هو اتجاه تصاعدي.

التعلم في مجال النقل والتدريب

ومن النادر أن يكون التدريب على مجموعات البيانات الطبية الصغيرة مثالياً، فالتدريب المسبق على مجموعات البيانات الكبيرة للصور الطبيعية (مثلاً، شبكة المعلومات) أو على مجموعة كبيرة من الصور الطبية غير الموثقة (عن طريق التعلم الذاتي) يمكن أن يوفر تمثيلاً أولياً قوياً، ومن ثم فإن التحسّن على بيانات ورم الدماغ يكيف هذه الملامح مع المجال المستهدف، وقد أُظهرت تواتراً نهائياً للرؤية التحوّل.

Multi-Modal Fusion

ومن الأمور الحاسمة للغاية استخلاص جميع تسلسلات المفاعلات المتعددة الأطراف المتاحة، ومن أكثر النهج شيوعاً الاندماج المبكر: تصنيف جميع التسلسلات كقنوات للمدخلات، غير أن التأخر في الاندماج (تجهيز كل تسلسل على حدة، ودمج الملامح على المستويات المتوسطة) أو الاندماج القائم على الاهتمام يمكن أن يكون أكثر فعالية، لا سيما عندما يكون هناك تسلسل واحد أو أقل جودة، كما أن العمل الأخير يستكشف إمكانية إدراج معلومات بيولوجية إضافية مرجحة الوزن أو موزعة.

Loss Function Engineering

ويمكن أن تكون خسارة الأيس كريم القياسية مفيدة للتجزئة المتوازنة، ولكن يمكن أن تكون غير مستقرة عندما تكون المنطقة المستهدفة صغيرة جدا () اختلال التوازن ) كما أن سد الثغرات في كل جزء من مسافات الورم يمكن أن يساعد في ذلك.

تقييم غير مأمون ومراقبة الجودة

فالنشر السريري يتطلب معرفة متى يمكن أن يكون التنبؤ بالنموذج غير موثوق به، فالتعلُّم العميق في بايزي، أو ترك مونت كارلو، أو تقدير عدم اليقين القائم على التجمع يمكن أن يُعلِّم حالات غامضة لاستعراض الإنسان، مثلاً، قد ينتج نموذجاً يُنتج فصلاً ثقافياً عالياً من أجل تحسين الورم، ولكنه يظهر قدراً كبيراً من عدم اليقين حول الحدود الوراثية، مما يجعل من الممكن تقديم قرارات عدم التيقية إلى جانب الشرائح تساعد في الإذاعة.

الاتجاهات المستقبلية والاتجاهات الناشئة

إن مجال تجزؤ ورم الدماغ يتجه نحو زيادة التكامل السريري والقوى.

محلل للإذاعة والوسائط المتعددة

ويمكن أن يكشف الجمع بين التجزئة وبين استخراج السمات الكمية (الأشعة) عن علامات بيولوجية مرتبطة بالورم الوراثي والانتشار ورد العلاج، فعلى سبيل المثال، يمكن أن يؤدي شكل ونسيج وتوزيع جزء من الورم إلى التداخل مع حالة التشويش التي تقوم بها الهيئة الدولية لحقوق الإنسان أو ميثيل الـ MGMT إلى إحداث التكاثر، وقد يؤدي إدراج هذه السمات في نماذج التنبؤ إلى تمكين التكاثر الجزيئي غير المفرغ.

التعلم المستمر والتدريب الموحد

وكثيرا ما تمنع أنظمة الخصوصية تجميع البيانات الطبية من مؤسسات متعددة، ويتيح التعليم الموحد التدريب على نماذج عبر المواقع دون تقاسم الصور الخام، مع استخدام آخر المستجدات التجميعية فقط، وفي الوقت نفسه، يمكن لتقنيات التعلم المستمر أن تكيف نموذجا مستعملا قبل نشره مع بروتوكولات الماسحات الضوئية الجديدة أو أنواع الورم الجديدة دون نسيان الكوارث.

الفصل الحقيقي من التوجيه في مجال التشغيل الداخلي

وأثناء عملية إعادة تقطيع الورم، يمكن أن يساعد التجزؤ في الوقت الحقيقي من الموجات فوق الصوتية أو الرنين المغناطيسي في الجراحين على تحقيق إعادة تقطيع إجمالية، ويجري تطوير نماذج التعلم العميق على النحو الأمثل للسرعة (مثلاً، متغيرات الوزن الخفيف أو تفكيك نماذج كبيرة) لتشغيل معدات غرفة التشغيل المجهزة بالشبكة العالمية للكهرباء، مما يوفر معلومات مرتدة عن حالة الطوارئ في غضون ثانية واحدة.

التفسير والثقة

ولكي يتم اعتماد التعليم العميق في سير العمل السريري، يجب على العيادات أن تثق في النماذج، فالتقنيات مثل خرائط الصالة، وقاعدة البيانات، والاهتمام يمكن أن تبين المناطق التي تؤثر على قرار التجزئة، وهذه الأدوات، مع تقديرات عدم اليقين، تساعد علماء الأشعة على التحقق من أن النموذج يركز على سمات شبيهة بالأورام ولا على القطع الأثرية.

توحيد المعايير والطرق التنظيمية

وتبذل الجهود لوضع مبادئ توجيهية للتحقق من نماذج التجزؤ في التجارب السريرية، وقد قامت إدارة الأغذية والمخدرات في الولايات المتحدة بتطهير عدة أدوات للأشعة ذات القاعدة العالية، ولكن لا يوجد حتى الآن أي منها لرصد ورم الدماغ، وبما أن الدراسات المتعلقة بالتثبت من نضج النماذج ومضاعفة التركيز ستثبت الدقة المتسقة، فإن الموافقة التنظيمية ستمهد الطريق للاستخدام السريري الروتيني.

خاتمة

وقد أدى التعلم العميق إلى زيادة دقة وموثوقية تجزؤ الأورام الدماغية من المسح الضوئي للأشعة المقطعية، وذلك بالتصدي لتحديات مثل تغاير الورم، والتناقض الضعيف، والبيانات المحدودة، والتحولات في المجال، والهيكلات الحديثة مثل الشبكة العالمية للأخشاب، والنماذج المولدة للاهتمام، والمتحولين يقتربون الآن من أداء الخبراء على المستوى.