تحليل الصور الطبية

تحليل الصور الطبية هو مجال متخصص ضمن الرؤية الحاسوبية (CV) و والذكاء الاصطناعي (AI) الذي يركز على تفسير واستخراج رؤى ذات مغزى من عمليات المسح الطبي والصور الطبية. هذا المجال يستفيد من خوارزميات التعلم العميق المتقدمة (DL) لتحليل طرائق البيانات المعقدة مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب والتصوير المقطعي المحوسب و والموجات فوق الصوتية. من خلال أتمتة الكشف عن التشوهات وقياس الهياكل البيولوجية كمياً، يعمل تحليل الصور الطبية بمثابة نظام دعم بالغ الأهمية لأخصائيي الأشعة والأطباء السريريين، مما يعزز دقة التشخيص ويتيح تطوير الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي في خطط علاج الرعاية الصحية.

التقنيات والمنهجيات الأساسية

عادةً ما يتضمن سير العمل في تحليل الصور الطبية عدة مراحل رئيسية، بدءًا من الحصول على البيانات في بتنسيقات موحدة مثل DICOM (التصوير الرقمي والاتصالات في الطب). بعد الحصول على الحصول على الصور، تخضع الصور المعالجة المسبقة للبيانات لتقليل الضوضاء وتطبيع قيم الشدة. يتم بعد ذلك إجراء التحليل الأساسي باستخدام الشبكات العصبية، خاصةً الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والبنى الأحدث مثل محولات الرؤية (ViT)، لتنفيذ مهام محددة:

• اكتشاف الكائن: يتضمن ذلك تحديد وتوطين حالات شاذة معينة، مثل الأورام أو الآفات أو الكسور. الخوارزميات ترسم الخوارزميات مربعات محددة حول هذه المناطق الاهتمام، مما يسمح بإجراء تقييم سريع في حالات الطوارئ.
• تجزئة الصور: تقنية أكثر دقة حيث يقوم النموذج بتقسيم الصورة إلى مقاطع مميزة، بكسل تلو الآخر. وهذا أمر حاسمة لتحديد حدود الأعضاء أو فصل الأنسجة الخبيثة عن الأنسجة السليمة، وغالباً ما تستخدم معماريات مثل U-Net المصممة خصيصاً ل تجزئة الصور الطبية الحيوية.
• تصنيف الصور: يقوم النموذج بتعيين تسمية لصورة كاملة أو رقعة كاملة، وتصنيفها بناءً على وجود أو عدم وجود حالة، مثل تشخيص الالتهاب الرئوي من الأشعة السينية للصدر.

تطبيقات العالم الحقيقي في التشخيص

يُحدث تحليل الصور الطبية تحولاً سريعًا في سير العمل السريري من خلال توفير "آراء ثانية" مؤتمتة والتعامل مع المهام كثيفة العمالة.

1. علم الأورام والكشف عن الأورام: النماذج المتقدمة، بما في ذلك أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا الحديثة Ultralytics YOLO11مدربة على detect الأورام في فحوصات الدماغ الدماغ أو التصوير المقطعي المحوسب للرئة. من خلال التدريب على مجموعات بيانات مصنفة مثل تلك الموجودة في أرشيف التصوير السرطاني (TCIA)، يمكن لهذه النماذج تحديد العقيدات الدقيقة التي قد تغفلها العين البشرية أثناء التعب. يحسّن هذا التطبيق بشكل مباشر معدلات التذكر في الفحص المبكر للسرطان.
2. علم الأمراض الرقمي وعدّ الخلايا: في الفحص المجهري، يقوم أخصائيو علم الأمراض بتحليل عينات الأنسجة لحساب عدد الخلايا أو تقييم تطور المرض. يمكن لنماذج تجزئة المثيل أتمتة عدّ خلايا الدم أو تحديد الخلايا السرطانية في شرائح علم الأنسجة، مما يسرّع سير العمل بشكل كبير. تُستخدم أطر مثل MONAI (الشبكة الطبية المفتوحة للذكاء الاصطناعي) تُستخدم بشكل متكرر لبناء خطوط الأنابيب الخاصة بالمجال.

يوضّح مقتطف Python التالي كيف يمكن تحميل نموذج YOLO المدرّب مسبقًا لإجراء استنتاج على صورة طبية طبي، لمحاكاة مهمة الكشف عن الورم:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model (simulating a model trained on medical data)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on a medical scan image
# Replace 'scan_image.jpg' with a path to a valid image file
results = model.predict("scan_image.jpg")

# Display the results with bounding boxes around detected regions
results[0].show()

التحديات والمفاهيم ذات الصلة

على الرغم من قوته، يواجه تحليل الصور الطبية تحديات فريدة من نوعها مقارنةً بالرؤية الحاسوبية العامة. خصوصية البيانات أمر بالغ الأهمية، مما يتطلب الالتزام الصارم للوائح مثل قانون HIPAA في الولايات المتحدة واللائحة العامة لحماية البيانات في أوروبا. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تتعامل النماذج مع اختلال التوازن الطبقي، حيث أن الحالات الإيجابية للمرض غالباً ما تكون نادرة مقارنةً بالضوابط الصحية.

التمييز بين المصطلحات ذات الصلة

• مقابل الرؤية الحاسوبية الرؤية الحاسوبية هو المجال الشامل الذي يشمل جميع التحليلات البصرية بواسطة الآلات، بدءًا من المركبات ذاتية القيادة إلى التعرف على الوجه. تحليل الصور الطبية هو مجموعة فرعية منظمة بدقة تركز حصريًا على البيانات الطبية الحيوية.
• مقابل الرؤية الآلية: تشير رؤية الماكينة عادةً إلى التطبيقات الصناعية، مثل فحص الأجزاء على خط التصنيع باستخدام أجهزة استشعار محددة. يتعامل التحليل الطبي مع التباين البيولوجي والتصوير التشخيصي بدلاً من عيوب التصنيع.
• مقابل تحليلات البيانات تحليل البيانات هو مصطلح واسع النطاق لمعالجة البيانات الأولية للعثور على الاتجاهات. في مجال الرعاية الصحية، قد يتضمن ذلك تحليل سجلات المرضى أو التسلسلات الجينية، في حين أن تحليل الصور الطبية هو تحليل بصري واضح.

لضمان السلامة والفعالية، غالبًا ما تخضع الأجهزة الطبية القائمة على الذكاء الاصطناعي لتقييم صارم من قبل هيئات مثل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA). يعتمد الباحثون والمطورون أيضاً على تقنيات تكبير البيانات لتدريب النماذج الطبية النماذج عندما تكون البيانات الطبية المشروحة نادرة. ومع تطور هذا المجال، يتيح تكامل الذكاء الاصطناعي المتطور يسمح بالتحليل في الوقت الحقيقي مباشرة على مما يقلل من زمن الاستجابة والاعتماد على النطاق الترددي في بيئات الرعاية الصحية الحرجة.