تحليل الصور الطبية

كيف تعمل

تبدأ العملية بالحصول على الصور الرقمية، وغالباً ما تكون بتنسيقات مثل DICOM(التصوير الرقمي والاتصالات في الطب)، والتي تخزن كلاً من الصورة والبيانات الوصفية للمريض. ثم تتم معالجة هذه الصور مسبقاً لتحسين جودتها من خلال تقنيات مثل الحد من الضوضاء والتطبيع. بعد ذلك، يقوم نموذج ذكاء اصطناعي مُدرّب، عادةً ما يكون شبكة عصبية تلافيفية (CNN)، بتحليل الصور لأداء مهام محددة:

• الكشف: تحديد وجود وموقع الحالات الشاذة، مثل الأورام أو الآفات، وغالباً ما يتم ذلك عن طريق رسم مربع محدد حولها.
• التقسيم: تحديد الشكل والحجم الدقيقين للعضو أو التشوه. تعتبر البنى مثل U-Net فعالة للغاية في هذه المهمة.
• التصنيف: تصنيف صورة أو منطقة ذات أهمية، على سبيل المثال، على أنها خبيثة أو حميدة.

ثم يتم تصور مخرجات النموذج، غالباً عن طريق تراكب الاكتشافات أو التجزئة مباشرةً على الفحص الأصلي، مما يوفر للأطباء السريريين تقريراً بديهياً وقابلاً للتنفيذ.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العالم الحقيقي

1. اكتشاف الأورام في فحوصات الدماغ: يمكن تدريب نماذج الكشف عن الأجسام، بما في ذلك أحدث البنى مثل Ultralytics YOLO11، على مجموعات بيانات مثل مجموعة بيانات أورام الدماغ لتحديد الأورام في فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي وتحديد موقعها. ومن خلال تسليط الضوء تلقائياً على المناطق المشبوهة، تساعد هذه الأنظمة أخصائيي الأشعة على تحديد أولويات الحالات وتركيز انتباههم على المناطق الحرجة، مما قد يؤدي إلى تشخيص مبكر وأكثر دقة. تُظهر الأبحاث المنشورة في مجلات مثل Radiology: الذكاء الاصطناعي باستمرار إمكانات هذه الأدوات.
2. اكتشاف الانصمام الرئوي في الأشعة المقطعية: يُعد تحديد الجلطات الدموية في الرئتين (الصمات الرئوية) في صور الأشعة المقطعية مهمة حساسة للوقت وصعبة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحليل مئات من شرائح الصور لكل مريض لتحديد الصمات المحتملة بدقة عالية. يعمل هذا بمثابة "قارئ ثانٍ"، مما يحسن معدلات الكشف ويقلل من الوقت اللازم للتشخيص، وهو أمر بالغ الأهمية لحالة تهدد الحياة. تدعم المعاهد الوطنية للصحة (NIH) بنشاط الأبحاث في مثل هذه التطبيقات.

التمييز بين المصطلحات ذات الصلة

• الرؤية الحاسوبية (CV): تحليل الصور الطبية هو تطبيق متخصص للغاية ضمن المجال الأوسع للرؤية الحاسوبية. في حين أن السيرة الذاتية تشمل جميع أشكال الفهم البصري (على سبيل المثال، للمركبات ذاتية القيادة أو تحليلات البيع بالتجزئة)، فإن تحليل الصور الطبية يركز حصريًا على مجال الرعاية الصحية وتحدياته الفريدة، مثل الامتثال التنظيمي والحاجة إلى الدقة المتناهية.
• تجزئة الصور: هذه مهمة محددة يتم تنفيذها بشكل متكرر في تحليل الصور الطبية. يتضمن تجزئة الصورة تقسيم الصورة إلى أجزاء ذات معنى (على سبيل المثال، فصل الكلية عن الأنسجة المحيطة بها). وعلى الرغم من أنها تقنية أساسية، إلا أنها مجرد مكوّن واحد من خط أنابيب تحليل الصور الطبية الكامل، والذي يتضمن أيضاً التصنيف والكشف والتسجيل.
• تحليلات البيانات: تحليلات البيانات هو مجال أوسع بكثير يهتم باستخراج الرؤى من أي نوع من البيانات، وليس فقط الصور. في سياق الرعاية الصحية، يمكن استخدام تحليلات البيانات للتنبؤ بنتائج المرضى استنادًا إلى السجلات الصحية الإلكترونية أو لتحليل مقاييس أداء نموذج التصوير الطبي، ولكنها ليست مرئية بطبيعتها.

الأدوات والتدريب

يتطلب تطوير ونشر حلول تحليل الصور الطبية القوية أدوات متخصصة. وتوفر المكتبات التأسيسية مثل PyTorch و TensorFlow اللبنات الأساسية. توفر المكتبات الخاصة بمجال محدد مثل MONAI و SimpleITK مكونات مبنية مسبقًا لسير عمل التصوير الطبي.

تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تبسيط عملية تدريب النماذج المخصصة على مجموعات البيانات الطبية، وإدارة التجارب، والتحضير لنشر النموذج. وتعتمد النماذج الفعالة على زيادة البيانات على نطاق واسع والضبط الدقيق للمعامل الفائق. تُعد مجموعات البيانات العامة من مصادر مثل أرشيف تصوير السرطان (TCIA) ضرورية للتدريب والتحقق من صحة النماذج. أخيرًا، يجب أن تلتزم جميع الحلول المخصصة للاستخدام السريري بالمبادئ التوجيهية الصارمة من الهيئات التنظيمية مثل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA).