الگوریتم های تقسیم تصویر ابزار ضروری در تصویربرداری پزشکی هستند، به ویژه در تشخیص تومور.آنها در جداسازی مناطق تومور از بافت های اطراف کمک می کنند، که تشخیص دقیق و برنامه ریزی درمان را فراهم می کند. چندین برنامه کاربردی در دنیای واقعی اثربخشی این الگوریتم ها را در تنظیمات بالینی نشان می دهد.

کاربرد در MRI Scans

تصویربرداری مغناطیسی (MRI) معمولا برای تشخیص تومورهای مغزی استفاده می شود. Algorithms مانند U-Net و DeepLab برای تقسیم مناطق تومور در اسکن MRI استفاده شده است.این مدل ها، حساسیت ها و بافت های پیکسل را تجزیه و تحلیل می کنند تا بافت را از بافت سالم متمایز کنند، بهبود دقت تشخیص.

استفاده در CT Imaging

اسکن های متاوگرافی (CT) یکی دیگر از روش های است که الگوریتم های تقسیم بندی شده اعمال می شوند. Thresholding و تکنیک های رشد منطقه روش های سنتی هستند، در حالی که مدل های یادگیری عمیق جدیدتر این فرایند را خودکار می کنند.این الگوریتم ها به رادیولوژیست ها در شناسایی تومورهای ریه و کبد کمک می کنند.

ادغام با برنامه ریزی درمان

الگوریتم های بخش بندی در سیستم های برنامه ریزی درمانی یکپارچه شده اند تا مرزهای تومور را به طور دقیق کاهش دهند، این برای پرتو درمانی بسیار مهم است، که در آن هدف دقیق آسیب به بافت سالم را به حداقل می رساند.

الگوریتم های رایج استفاده می شود

  • U-Net یک شبکه عصبی یکپارچه طراحی شده برای تقسیم بندی تصویر زیست پزشکی.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] از گرد و غبارهای سخت برای ثبت چند مقیاس استفاده کنید.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱۰]] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱۰]] [۱] [۱] [۱۰] [۱]] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۲] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱]] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱]] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۲] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۱] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۱]]]]] [۱]]] [۳] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱]]] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۲] [۳] [۳] [۳] [۱] [۲] [۱] [۱