پردازش پیشرفته تصویر برای تشخیص و طبقه بندی پوست لسی ها در پوست

مقدمه مقدماتی

در سال های اخیر، پیشرفت در پردازش تصویر به طور قابل توجهی بهبود یافته است تشخیص و طبقه بندی ضایعات پوست در درماتولوژی.این فن آوری ها به متخصص در تشخیص شرایط مانند ملانوم، کارسینوم سلول پایه و سایر اختلالات پوست با دقت و سازگاری بیشتر متکی هستند، در حالی که روش های تشخیصی سنتی به بازرسی بصری و روش های پردازش تصویر متکی هستند، تکنیک های پردازش تصویر یک تجزیه و تحلیل غیر تهاجمی، هدف و جایگزین، این تکنیک های کلیدی در زمینه های یادگیری ماشین های دیجیتال، و تجزیه و تحلیل های کلیدی، این روش های محاسباتی، روش های کلیدی، روش های پردازش تصاویر را فراهم می کند.

نقش پردازش تصویر در پوست

متخصصان مدت ها به معاینه درموسکوپی و چشم غیر مسلح برای شناسایی ضایعات مشکوک وابسته هستند، با این حال، حتی پزشکان باتجربه می توانند با تنوع در تفسیر مواجه شوند، به ویژه هنگامی که تمایز بین ضایعات خوش خیم و بدخیم تصویر یک رویکرد سیستماتیک برای افزایش کیفیت تصویر، جداسازی مناطق مورد علاقه و استخراج ویژگی های کمی که از تصمیمات تشخیصی پشتیبانی می کند.

اهمیت پردازش تصویر در هنگام بررسی مقیاس سرطان پوست در سراسر جهان مشهود است.با توجه به سازمان بهداشت جهانی، ملانوم یکی از شایع ترین سرطان ها است و تشخیص زودهنگام به طور چشمگیری افزایش میزان بقایی را فراهم می کند. تجزیه و تحلیل تصویر خودکار می تواند به نمایش جمعیت های بزرگ، اولویت بندی موارد پرخطر بالا و کاهش بار در سیستم های بهداشتی کمک کند.

تکنیک های پردازش تصویر Core Image

افزایش تصویر و پیش پردازش

تصاویر راموسکوپی اغلب از مصنوعات مانند مو، حباب ها، نور ناهموار و تغییرات رنگ رنج می برند. تکنیک های پیش پردازش برای عادی کردن این تصاویر و بهبود تجزیه و تحلیل های رایج بعدی شامل الگوریتم های رنگ (به عنوان مثال، خاکستری جهانی، سایه های خاکستری)، افزایش استفاده از برابر سازی هیستوگرام یا تکنیک های سازگار، و حذف مو از طریق فیلترهای حسی یا دقت بخش بندی شده است.

بخش بندی sion Segmentation

تقسیم بندی اشاره به فرایند جداسازی پوست از بافت سالم اطراف دارد. تقسیم بندی دقیق حیاتی است زیرا منطقه را تعریف می کند که از آن ویژگی ها استخراج شده است. روش های تقسیم بندی سنتی شامل آستانه، تشخیص لبه، خطوط فعال (آپارتمان های بین المللی) و اخیرا، معماری های یادگیری عمیق مانند U-Net و RNNkey به طور عمومی تجزیه و تحلیل می شود (به ویژه هنگامی که من در دسترس است).

استخراج

هنگامی که یک lesion تقسیم می شود، ویژگی هایی که ویژگی های بصری آن را توصیف می کنند محاسبه می شوند.این می تواند به ویژگی های شکل (معادل، عدم تقارن، بی نظمی مرزی، قطر)، ویژگی های رنگ (ارزش های RGB، تفاوت های رنگی، حضور رنگ ها، حضور رنگ های متعدد رنگ)، و ویژگی های بافت (قرارداد، ویژگی های هارالیک) تقسیم شده است که به طور عمده با استفاده از روش های یادگیری کلاسیک، و یادگیری تصاویر، و تصاویر بصری، از داده های بصری، و تصاویر کامپیوتری، باقی می ماند.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای طبقه بندی

شبکه های عصبی تکامل یافته

تصویب شبکه های عصبی هم تکامل (CNNs) طبقه بندی پوست را دگرگون کرده است.سی.ان برای یادگیری به طور خودکار سلسله مراتب فضایی از ویژگی ها، از لبه ها و بافت ها به تجزیه و تحلیل پیچیده مورفولوژی های پوست مانند ResNet، Inception، و PubNet کارآمد در داده های پوستی و دقت قابل مقایسه با استاندارد 2017 اثبات شده است.

مدل های مبتنی بر تبدیل

در چند سال گذشته، ترانسفورماتورهای بینایی (ViTs) به عنوان جایگزینی برای سی ان سی سی سی سی سی سی دی برای طبقه بندی تصویر ظهور کرده اند.تبدیلگران از مکانیسم های خود-تتوجه برای جذب وابستگی های جهانی در سراسر تصویر استفاده می کنند که می تواند برای تشخیص الگوهای بی نظیر استفاده از عناصر فعال در استاندارد های پوستی، مفید باشد.

استراتژی های آموزشی و Data Augmentation

آموزش مدل های یادگیری عمیق برای طبقه بندی پوست نیاز به مجموعه داده های بزرگ، متنوع و به خوبی مشخص شده است. مجموعه داده های عمومی مانند HAM10000، ISIC Archive و PH2 هزاران تصویر قوی را ارائه می دهند، اما عدم تعادل کلاس (نرخش های بسیار بیشتر به عنوان اعداد بدخیم) یک تکنیک مداوم مانند Oversampling، کاهش وزن، و یادگیری نیمه پیشرفته است - بهبود می یابد تا به بهبود تنوع های پردازش داده های تصادفی مانند تجزیه و تجزیه و تحلیل داده ها کمک کند.

غلبه بر چالش های کلیدی

تنوع داده ها و Bias

یکی از مهمترین موانع در توسعه طبقه بندی های پوست قابل اعتماد کمبود مجموعه داده های متنوع و نماینده است که اغلب داده های عمومی موجود از مناطق جغرافیایی خاص و جمعیت بیمار سرچشمه می گیرند، اغلب با تنوع پوست محدود آموزش دیده عمدتا بر روی انواع پوست تیره تر، که در آن کنتراست و نشانه های بصری مختلف تلاش مانند ISIC و محققان گروه داده های انطباقی ضروری است، اما مجموعه داده های ضروری تر است.

قابلیت تفسیر و توضیح

برای استقرار بالینی، متخصصین پوست باید درک کنند که چرا یک الگوریتم یک lesion را به عنوان مدل های بدخیم یا خوش خیم و خوش خیم طبقه بندی می کند. Deep Learning اغلب جعبه های سیاه در نظر گرفته می شوند، که مانع اعتماد و پذیرش تکنیک های AI قابل توضیح می شود، از جمله نقشه های ایمنی، Grad-CAM و LIME، برجسته می کنند که کدام بخش از یک تصویر بر پیش بینی بصری تأثیر می گذارد.

ادغام بالینی و اعتبار

علی رغم دقت بالا در تنظیمات آزمایشگاهی، بسیاری از مدل ها زمانی که در محیط های بالینی دنیای واقعی مستقر می شوند، تعمیم نمی یابند. تنوع در روشنایی، کیفیت دوربین و موقعیت بیمار می تواند عملکرد را کاهش دهد.تحقق اعتبار خارجی در داده های مستقل از موسسات مختلف و دستگاه های خرید بسیار مهم است.مطالعات آینده نگر که مقایسه تشخیص AI به کمک در برابر مراقبت های استاندارد برای اندازه گیری تاثیر بالینی واقعی مورد نیاز است.

مسیر های آینده و روند نوظهور

تصویربرداری قابل حمل و Teledermatology

ادغام الگوریتم های پردازش تصویر در برنامه های تلفن هوشمند و دستگاه های دستی درهوسکوپی فرصت های جدیدی را برای غربالگری پوست نقطه ای باز می کند. بیماران می توانند تصاویر ضایعات خود را ضبط کنند و ارزیابی های اولیه ریسک را دریافت کنند، در حالی که متخصصین پوست می توانند تصاویر را از راه دور بررسی کنند. Teledermatology باعث کاهش زمان انتظار و بهبود دسترسی به مراقبت های تخصصی، به ویژه در مناطق محروم شده در سنسورهای تلفن همراه و محاسبات لبه بیشتر از تجزیه و تحلیل بالینی آمریکایی می شود.

رویکردهای چند منظوره

تجزیه و تحلیل مبتنی بر تصویر به تنهایی ممکن است تمام اطلاعات بالینی مربوطه را ثبت نکند. ترکیب تصاویر درموسکوپی با متاداده بیمار (age، تاریخ lesion، عوامل خطر ژنتیکی) و دیگر روش های تصویربرداری (به عنوان مثال، بازتاب دهنده میکروستگیکاسیون، انسجام نوری) می تواند دقت تشخیصی را بهبود بخشد.

نتیجه گیری

پردازش پیشرفته تصویر، با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، چشم انداز تشخیص های پوستی را تغییر می دهد.از پیش پردازش و تقسیم بندی به استخراج و طبقه بندی ویژگی، این تکنیک ها تجزیه و تحلیل عینی، بازتولید و مقیاس پذیر از ضایعات پوست را ارائه می دهند، در حالی که چالش هایی مانند پیش بینی داده ها، تفسیر و اعتبار بالینی ادامه دارد، تحقیقات مداوم و نوآوری تکنولوژیکی ادامه می دهد تا زمینه را به جلو برساند، زیرا این ابزار های قابل حمل و انتقال سریع تر برای بهبود می باشد.

برای بررسی جامع تکنیک های تقسیم بندی در تجزیه و تحلیل پوست، به این مقاله در PubMed Central مراجعه کنید.