وتستخدم الشبكات العصبية الثورية للثورة على نطاق واسع في تحليل الصور الطبية نظراً لقدرتها على التعلم تلقائياً من سمات البيانات المعقدة للصور، وتوفر هذه المادة دليلاً عملياً لتصميم وحدات الأشعة السينية المصممة خصيصاً لمهام التصوير الطبي، مع التركيز على الاعتبارات الرئيسية وخطوات التنفيذ.

فهم بيانات التصوير الطبي

وللصور الطبية، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي، والأشعة السينية، خصائص فريدة من نوعها، بما في ذلك التحديد العالي، والتناقض المتفاوت، والطرائق المختلفة، كما أن خطوات التجهيز الأولي، مثل التطبيع، وإعادة التأهيل، والزيادة، هي خطوات أساسية لإعداد البيانات من أجل التدريب الفعال للشبكة.

تصميم هيكل سي إن

البدء بهيكل بسيط يشمل طبقات الخلق، ووظائف الحفز، والطبقات المجمعة، والطبقات المترابطة بالكامل، وتعديل العمق والتعقيد استنادا إلى حجم البيانات وصعوبة المشاكل، وتشمل الخيارات المشتركة تفعيل وحدة إعادة القانون التجاري وتجميع الحد الأقصى لاستخراج السمات.

التدريب والتقييم

(ج) استخدام مجموعة بيانات مسمّاة لتدريب شبكة سي إن إن، تستخدم وظائف للخسائر مثل الأعمال الشاملة لمهام التصنيف، وتنفيذ عملية التحقق لرصد الأداء ومنع الإفراط في الاستفادة منها، ويمكن أن تؤدي تقنيات مثل التسرب وزيادة البيانات إلى تحسين تعميم النماذج.

التنفيذ

  • ابدأ بنموذج بسيط و ازيد من التعقيد تدريجيا
  • (ج) استخدام التعلم في مجال نقل التكنولوجيا مع نماذج مدربة مسبقاً عندما تكون البيانات محدودة.
  • ضمان زيادة البيانات بشكل سليم لتعزيز القدرة على العمل.
  • (ب) إجراء تقييم منتظم لأداء النموذج في بيانات التصديق.
  • مقاييس الأشعة فوق البنفسجية وإجراءات التدريب على إعادة الإنتاج.