پیشرفت در یادگیری ماشین بسیاری از زمینه های مراقبت های بهداشتی، به ویژه تصویربرداری پزشکی را تغییر داده است.یک برنامه به دست آوردن کشش تشخیص و طبقه بندی تومورهای عروقی است - الگوریتم های رشد طبیعی ناشی از سلول های رگ خونی است که ممکن است خوش خیم یا بدخیم باشد، طبقه بندی دقیق برای برنامه ریزی و پیش آگهی تصویر سنتی به شدت بر تخصص متکی است، اما الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه می دهد پتانسیل برای بهبود سرعت و سازگاری دستگاه، به بررسی چگونگی استفاده از مزایای چشم انداز زمینه ای و پیش بینی و ردیابی این ابزار، و ردیابی تصاویر.

درک و درک Vascular Tumors

تومورهای عروقی شامل طیفی از ضایعات ناشی از سلول های انتهایی یا حمایت از ساختارهای عروقی است.آنها می توانند در هر نقطه از بدن رخ دهند و به طور گسترده ای در رفتار متفاوت باشند.انواع معمول خوش خیم شامل هگزامانوماهای نوزاد، هگزامانیوتوپاتیک و گرانولوماهای pyogenic. تومورهای بدخیم، مانند یک سارکوم، و اغلب نیاز به تشخیص اولیه خود دارند.

روش های تصویربرداری مورد استفاده برای تومورهای عروقی شامل تصویربرداری مجدد مغناطیسی (MRI)، محاسبه شده به منوگرافی (CT)، سونوگرافی و انتشار مثبت (PET) هر یک اطلاعات منحصر به فرد را ارائه می دهد، MRI ارائه می دهد تفاوت های نرم و ظریف از انتخاب برای بسیاری از ناهنجاری های آنژیوگرافیک است.

نقش یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی

مدل های یادگیری ماشین (ML)، به ویژه معماری یادگیری عمیق، عملکرد قابل توجهی در کارهای تجزیه و تحلیل تصویر نشان داده اند، هنگامی که در مجموعه های بزرگ تصاویر پزشکی برچسب خورده آموزش دیده اند، این مدل ها یاد می گیرند که الگوهای مرتبط با انواع مختلف تومور را شناسایی و طبقه بندی تومورها و طبقه بندی کنند.

جمع آوری داده ها و آمادگی

ساخت یک مدل ML قوی نیاز به یک مجموعه داده جامع و به خوبی مشخص شده است. [۱] برای تومورهای عروقی، این بدان معنی است که جمع آوری تصاویر از چندین روش همراه با برچسب های حقیقت زمین مربوطه - به طور معمول از بیوپسی یا تکنیک های آموزش اندازه فشرده - مانند برچسب های خط کشی، تنظیم کننده داده های اندازه گیری عمومی، و نه آرشیو تصویربرداری سرطان (TCIA) برخی از داده های آموزشی را فراهم می کند، بلکه باید داده های طبقه بندی شده را افزایش دهد.

الگوریتم توسعه الگوریتم

شبکه های عصبی کانولو (CNNs) معماری اصلی برای اکثر کارهای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی هستند. انواع محبوب سی ان ان برای تشخیص تومور عروقی شامل ResNet، کارآمدNet و DenseNet است که اغلب یادگیری انتقال را شامل می شود: با یک شبکه از پیش آموزش داده شده در یک مجموعه داده های طبیعی بزرگ (مانند ImageNet) و ظریف آن را در مجموعه پزشکی طولانی مدت نشان می دهد (اما نیاز به آموزش های تصویری بسیار زیاد دارند).

آموزش و اعتبار

آموزش مدل شامل تقسیم مجموعه داده ها به آموزش، اعتبار و مجموعه های آزمون است. شیوه های مشترک شامل عبور از دوگانه برای اطمینان از قوی بودن. متریک هایی مانند دقت، حساسیت، خاص بودن، منطقه تحت منحنی ROC (AUC)، و F1 score برای ارزیابی عملکرد استفاده می شود - جایی که مدل داده های آموزش را به جای یادگیری کلی - کاهش وزن کم خطر، و یا جلوگیری از کاهش وزن اولیه، کاهش می دهد.

مزایا و چالش ها

مزایای یادگیری ماشین در تصویربرداری Vascular Tumor

  • ] تشخیص فاجعه: [ الگوریتم ها می توانند حجم زیادی از تصاویر را در ثانیه پردازش کنند، و زمان چرخش را از اسکن به گزارش کاهش دهند.
  • سازگاری: مدل های ML هر بار همان معیارها را اعمال می کنند، به حداقل رساندن تنوع بین خواندن.
  • Assistance در موارد پیچیده: [FLT 1] برای ضایعات مبهم، یک مدل می تواند کسانی را که احتمالا بدخیم هستند، و باعث بررسی بیشتر توسط متخصصان.
  • استخراج ویژگی های کمی: فراتر از تشخیص، ML می تواند ویژگی های رادیوگرافیک (Radiomics) را استخراج کند که با درجه هیستیک یا نشانگرهای ژنتیکی مرتبط است.
  • Integration با جریان های کاری بالینی: پیش نمایش خودکار می تواند مطالعات سه گانه و کاهش فرسودگی رادیولوژیست را کاهش دهد.

چالش های Overcome

ملاحظات اخلاقی و نظارتی

همانطور که یادگیری ماشین از آزمایشگاه های تحقیقاتی به عمل بالینی حرکت می کند، اخلاق و مقررات به بالاترین درجه تبدیل می شود.عدالت الگوریتمی باید در سراسر جنسیت، سن، نژاد و گروه های اجتماعی اقتصادی ارزیابی شود. مدل ها نباید تفاوت های موجود در سلامت را تشدید کنند و شفافیت در مورد محدودیت های مدل و موارد استفاده مناسب ضروری است.

چشم انداز آینده

آینده یادگیری ماشینی برای تشخیص تومور عروقی امیدوار کننده است.چندین روند در نسل بعدی ابزار شکل می گیرد:

  • یادگیری چند منظوره: ترکیب داده های تصویربرداری با متغیرهای بالینی (به عنوان مثال، سن، علائم، نتایج آزمایشگاه) و پروفایل های ژنومیک می تواند دقت طبقه بندی و پیش بینی پیش بینی پیش بینی پیش بینی پیش بینی پیش بینی را بهبود بخشد.
  • [Explainable AI]: پیشرفت در تفسیر قابلیت اعتماد در میان پزشکان توضیح بصری ایجاد اعتماد که مناطق با نفوذ ترین در تصمیم مدل می تواند به رادیولوژیست ها کمک کند تا خروجی را تأیید کنند.
  • یادگیری اجباری: آموزش چند نهادی بدون به اشتراک گذاری داده های بیمار خام به نگرانی های حریم خصوصی مربوط می شود و می تواند مدل هایی را تولید کند که در سراسر جمعیت بهتر می شوند.
  • Integration به جریان های کاری بالینی زمان واقعی: جذب ML inference به PACS یا به عنوان یک پلاگین در نرم افزار مشاهده اجازه تعامل یکپارچه، که در آن رادیولوژیست ها دریافت سریع خودکار در هنگام مرور تصاویر.
  • یادگیری مداوم: مدل ها می توانند به روز شوند زیرا داده های جدید در دسترس هستند، انطباق با تغییرات الگوهای بیماری یا فناوری تصویربرداری بدون نیاز به آموزش مجدد کامل.

همکاری بین دانشمندان داده، رادیولوژیست ها، پاتوژن ها و کارشناسان نظارتی ضروری است. ابتکارات مانند سری چالش AI و آموزش تصویر پزشکی برای تشخیص بهتر تشخیصی (MILD) شبکه نمونه ای از تلاش متقابل انضباطی مورد نیاز به عنوان این مدل های بالغ، به احتمال زیاد جایگزین یک ماشین تشخیص دقیق و یا سیستم اعتباری دوم است.