تسهيل الوصول إلى تقنيات تقليل الضوضاء في التصوير الطبي: التعلم الآلي مقابل الأساليب التقليدية

الملخص

التصوير الطبي ضروري للتشخيص والعلاج و إنه يعاني في كثير من الأحيان من الضوضاء، والتي يمكن أن تغطي التفاصيل الهامة. تقدم هذه الدراسة فعالية تقنيات الحد من الضوضاء التقليدية منها المرشحات Gaussian وMedian وWiener، ومقارنها بأساليب التعلم الآلي مثل أجهزة ترميز إزالة الضوضاء التلقائية DAE. استخدمنا مجموعة بيانات تتألف من صور طبية بدرجات الرمادي وقمنا بمحاكاة سيناريوهات ضوضاء مختلفة - على وجه التحديد Gaussian وSalt-and-Pepper وPoisson - لعكس الظروف الواقعية. تم تقييم المخرجات باستخدام مقاييس الأداء الرئيسية: نسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى PSNR ومؤشر التشابه البنيوي SSIM ومتوسط الخطأ التربيعي MSE. من خلال تقييم هذه التقنيات نهدف إلى تسليط الضوء على نقاط القوة والضعف للحفاظ على تفاصيل الصورة الأساسية مع تقليل الضوضاء بشكل فعال. تشير النتائج إلى أن أجهزة ترميز إزالة الضوضاء التلقائية تتفوق فقط في تقليل الضوضاء وتحافظ أيضًا على المعلومات الهامة بشكل أكثر فعالية من الطرق التقليدية. يؤكد هذا البحث على إمكانية دمج تقنيات التعلم الآلي في سير عمل التصوير الطبي لزيادة وضوح التشخيص وموثوقيته. ومع استمرار تطور الرعاية الصحية مع التقدم التكنولوجي، أصبح دور أساليب الحد من الضوضاء المتطورة مهمًا بشكل متزايد في تحسين جودة الصور الطبية ودعم نتائج أفضل للمرضى في نهاية المطاف. يمكن أن تمهد نتائج هذه الدراسة الطريق لأبحاث مستقبلية في الأساليب المهجنة التي تجمع بين التصفية التقليدية واستراتيجيات التعلم الآلي، مما يعزز قدرات تقنيات التصوير الطبي بشكل أكبر. سوف يكشف العمل المستقبلي مجموعات البيانات الأوسع وأنماط الضوضاء للتحقق من صحة النتائج وتحسينها، مما يضمن حصول المهنيين الطبيين على أدوات التصوير الأكثر موثوقية.