طبی تصاویر میں مشین سیکھنا اور کلاس روم کی درجہ بندی کرنا

مشین سیکھنے کے عمل نے بہت سے شعبوں کو تبدیل کر دیا ہے، خاص طور پر طبّی امیجنگ کے لیے ایک درخواست ہے کہ خون کے لعل خلیات سے حاصل ہونے والی افزائشات کی جائے اور ان کی تشخیص ہو سکتی ہے

وشنو کو سمجھنے والے

جسم میں موجود مختلف اقسام میں بچے پیدا کرنے والے گیس ، جِلد ، جِلد اور جسم میں موجود مختلف قسم کے اعضا شامل ہو سکتے ہیں ۔

تصوري امالي دوباره بنام استعمال کيا گيا هے جو کیمیائی مرکبات کے ليے استعمال کیے جاتے ہيں ان ميں مقناطیسی تُوصِق (MRI)، settlection (CT)، settlection (CT)، strict) اور Positron stable (tography) شامل ہیں ۔ ہر ایک معلومات کے لیے نہایت منفرد ہیں اور بہت سے مربوطيييابي کي مدد سے متعلقهيٴيمتي کو منتخب کرتا ہے ۔

میڈیکل تصورات میں مشین سیکھنے کا کردار

مشین سیکھنے (ML) ماڈلز ، خاص طور پر گہرا سیکھنے کے فن‌تعمیر نے تصاویر کے تجزیہ‌نگاروں میں شاندار کارکردگی کا مظاہرہ کِیا ہے ۔ جب ان پر تحقیق‌شُدہ طبّی تصاویر کی بڑی تعداد میں تربیت دی جاتی ہے تو یہ ماڈل مختلف قسم کے اینٹی‌باڈیز کو پہچاننے کے لئے مختلف قسم کے کام انجام دیتے ہیں ۔

ڈیٹا جمع اور تیاری

ایک عام ایم ایل ماڈل بنانا، بہترین غیر واضح ڈیٹا سیٹ بنانا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ متعدد مd اصل حقیقت سے تصاویر جمع کرنا

الورۃ الوثقیع (الورۃ الأوَّلَّة)۔

کوانولئو neral نیٹ ورک (CNs) زیادہ سے زیادہ تر طبی تصور کے عمل کے لیے مرکزی آرکائیو شدہ. مقبول Constructions Missouris جو Condium Missouri Missouri NANet, EfficentNet. محققین اکثر نقل مکانی کرتے ہیں:

تربیت اور تربیت

ماڈل ٹریننگ میں ڈیٹا سیٹ کو ٹریننگ، درستگی اور ٹیسٹ سیٹ میں شامل کرنا شامل ہے. عام کام میں k ⁇ w Crist ⁇ کو یقینی بنانے کے لیے شامل کیا گیا ہے، جیسے کہ درستی، حساسیت، مخصوص علاقہ (UC) کے تحت، F1C کے تحت

فوائد اور مشکلات

واسکلر ٹومور تصورات میں مشین سیکھنے کے فوائد

• ] الورۃ الورۃ الأثام سیکنڈ میں تصاویر کی ایک بڑی مقدار کو عمل میں لا سکتے ہیں اور اسکین سے رپورٹ تک کے وقت کو کم کر سکتے ہیں۔
• Consconstitution: ML ماڈل ہر بار وہی معیار استعمال کرتے ہیں، جو انٹر ریڈار غیر فعالی (interter Rederentity) کو بڑھاتے ہیں۔
• پیچیدہ معاملات میں Asistance: [1]، ایک ماڈل جن لوگوں کو سب سے زیادہ ریٹنگ کرنے کا امکان ہے، ان کو نشانہ بنا سکتا ہے، جنہیں مزید تنقید کا نشانہ بنایا جا سکتا ہے۔
• [cuentative species نکالنے کی صلاحیت: [] غیر جانبدار، ML ایسے ریڈیوگرافی خصوصیات (radiomic) نکال سکتا ہے جو کہ histological درجہ یا جینیاتی نشانوں سے جڑے ہوں۔
• [integration with Graduction with stronomys: خود کار فرماڈ پریفیکچرنگ ٹریج مطالعہ کر سکتی ہے اور ریڈیو لاگولوگ کی کمیت کو کم کر سکتی ہے۔

برداشت کرنے کے لئے مشکلات

• ] عطاتا کی جانے والی اور خوبی : انوٹڈ طبی تصاویر پیداوار کے لیے مہنگی اور وقت نکالنے کے لیے وقت کی اہمیت۔ ڈیٹا بیس اکثر چھوٹے سائز، کلاس کی عدم موجودگی اور بحالی کے لیے تکلیف دہ ہوتی ہے۔
• Edminal تعبیری مفہوم : Radiologics اور ریختہ جسموں کو سیاہ ڈبوں کے طور پر درکار ہوتا ہے. بہت سے گہرا مطالعہ ماڈلز کا کام. وضاحتی آلات— بطور Sociable map, Grad ⁇ CAM اور Strawited بعض بصیرت کے لیے قابل اعتماد نہیں لیکن ابھی تک ان کے فیصلے کے لیے مکمل اعتماد نہیں ہیں۔
• Generalizability: ایک اسکینال یا مریض آبادی سے متعلق تصاویر پر تربیت یافتہ ماڈل جب کسی مختلف ادارے سے ڈیٹا کا اطلاق کیا جا سکتا ہے تو غیر فعال طور پر اور کثیر التعداد طلبہ کے فعال تحقیقی شعبے ہیں۔
• ریختہ اور اخلاقی فکر : [حوالہ درکار] یو پی ایل میں موجود لاشوں کی طرح اصلاح اور منظوری (دیکھیے [FDA])، یورپ میں طبی امدادی ڈیٹا کے تحت استعمال کے لیے کچھ اعداد و شمار کی ضرورت ہے۔
• موجودہ نظاموں کے ساتھ Integration:] ہسپتالز تصویری آرکائیو اور رابطہ نظام (PAS) اور ریڈیو لاگس کی معلوماتی نظام (RIS) استعمال کرتے ہیں. ایم ایل برآمدات کو ایسے انداز میں پیش کرنا چاہیے کہ ریڈیو کے ذریعے کام کو توڑ کر مؤثر طریقے سے عمل میں لایا جا سکے۔

ماہرِنفسیات اور ماہرِنفسیات کی رائے

جب مشین سیکھنے کو تحقیقی لیبارٹری سے منتقل ہوتی ہے تو اخلاقیات اور ای میلہ سازی کا عمل شروع ہو جاتا ہے ۔

مستقبل میں کیا ہوگا ؟

مشین سیکھنے کے مستقبل میں مشینوں کی سیکھنے کا وعدہ کیا جاتا ہے۔کچھ عوامل کی توقع کی جاتی ہے کہ آلات کی اگلی نسل تشکیل دی جائے:

• Multamodal سیکھنے کی صلاحیت :] ہندسہ کے ساتھ جمع ہونے والے اعداد و شمار کو میکانیات (مثلاً، عمر، علامات، لیبی نتائج) اور جنومیکل کیمیائیات (genemic generation) کی شرحیں صحیح اور پرونوسکی تشخیص بہتر ہو سکتی ہیں۔
• [XAI]: تعبیری مفہوم میں شمارندیات کلینک میں اعتماد پیدا کریں گے. ویژیول وضاحتیں جو کہ کسی ماڈل کے فیصلے پر سب سے زیادہ اثر انداز ہونے والے علاقوں کو نمایاں کرتی ہیں، ریڈیولوگ برآمد کرنے میں مدد دے سکتے ہیں۔
• Federated school:] Multi ⁇ institutional ٹریننگ بغیر Sky urban Data Pets نجی فکر کو شیئر کیے اور ایسے ماڈل تیار کر سکتے ہیں جو آبادیوں میں عام طور پر بہتر طور پر پیدا ہو سکے۔
• Integration in reat truction teme Construction works: [1] Embding ML کچھس میں یا بطور پلگ ان سافٹ ویئر میں ایسے انٹرٹینمنٹ کی اجازت دے گا جہاں ریڈیولوگ تصاویر پر غور کرتے ہوئے ان کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔
• Continual school: ماڈلز کو نئے ڈیٹا کے طور پر اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے، بیماری کے نمونوں میں تبدیلی یا امیجنگ ٹیکنالوجی میں ترمیم کے بغیر

اور . [Mobile].