تطوير نظام آلي لكشف أورام الدماغ باستخدام تقنيات التعلم الآلي

الملخص

في ظل تطور التكنولوجيا السريع اليوم، تُحدث تقنيات التعلم الآلي تحولًا في تشخيص الأمراض الطبية، مما يوفر أملًا جديدًا للمرضى ومقدمي الرعاية الصحية على حد سواء. تُعد أورام الدماغ واحدة من أخطر التحديات الصحية التي تحتاج إلى اكتشاف دقيق ومبكر لتحسين نتائج العلاج وزيادة معدلات البقاء على قيد الحياة. يتناول هذا البحث التطوير الشامل بالإضافة إلى التنفيذ الدقيق لنظام آلي MATLAB متقدم لكشف أورام الدماغ، مصحوبًا بنظام تصنيف، باستخدام

باستخدام تقنيات معالجة الصور المتقدمة جنبًا إلى جنب مع خوارزميات التعلم الآلي، يحدد النظام حوالي 90% من الأورام إما كأورام حميدة أو خبيثة. تبدأ عملية معالجة صور الرنين المغناطيسي بمرحلة ما قبل المعالجة. خلال هذه المرحلة، تُستخدم تقنيات مثل إزالة الضوضاء وإزالة الجمجمة لتحسين جودة الصورة وعزل مناطق الدماغ. تُحدد حدود الأورام بدقة من خلال كشف الحواف ويتم تحسينها بشكل أكبر من خلال refinements الشكلية الدقيقة لضمان الدقة. تقوم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) باستخراج الميزات تلقائيًا، مما يلغي الحاجة لاختيار الميزات يدويًا لأن الشبكات تتعلم الأنماط المهمة من البيانات

يتمكن مصنف CNN عالي الدقة من التمييز بنجاح وكفاءة بين الأورام الحميدة والخبيثة باستخدام هذه الأنماط المتعلمة. تميز سرعة هذا النظام الاستثنائية، بالإضافة إلى سهولة استخدامه، عن غيره. تجعل معالجة صور الرنين المغناطيسي السريعة حوالي ثلاث ثوانٍ لكل صورة النظام مثاليًا للاستخدام السريري في الوقت الحقيقي. يتميز النظام بواجهة مستخدم رسومية (GUI) بديهية، مما يسمح للعديد من أطباء الأشعة بتحميل العديد من صور الرنين المغناطيسي بسهولة، وعرض عدة مناطق أورام مجزأة، بالإضافة إلى الوصول إلى العديد من نتائج التصنيف الواضحة

تُظهر هذه الدراسة كيف يمكن أن يعزز الجمع بين معالجة الصور المتقدمة والتعلم الآلي دقة التشخيص وكفاءته. لدى النظام القدرة على دعم أطباء الأشعة من خلال تقليل تباين التشخيص وتمكين اتخاذ قرارات أكثر اطلاعًا. يمكن أن تشمل التحسينات المستقبلية توسيع نطاق مجموعات البيانات، ودمج تقنيات التصوير متعددة الأنماط، واختبار النظام في بيئات سريرية متنوعة لمزيد من التحقق من فعاليته وقابليته للتطبيق