مدل تقسیم ریه

یک مدل تقسیم بندی ریه نوعی از مدل یادگیری عمیق است که برای تشخیص خودکار و تقسیم ریه ها در تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس ، اسکن سی تی اسکن یا اسکن MRI استفاده می شود. فرآیند تقسیم بندی شامل شناسایی و جدا کردن بافت ریه از ساختارهای اطراف مانند استخوان ها ، عضلات و اندام ها است. تقسیم دقیق ریه برای کاربردهای مختلف پزشکی مانند تشخیص بیماری ، برنامه ریزی درمانی و نظارت بسیار مهم است. مدل تقسیم بندی ریه به طور معمول در مجموعه داده های بزرگی از تصاویر پزشکی حاشیه نویسی با استفاده از شبکه های عصبی Convolutional (CNN) یا سایر معماری های یادگیری عمیق آموزش داده می شود. سپس از این مدل می توان برای تقسیم خودکار ریه ها در تصاویر پزشکی جدید استفاده کرد و روشی سریع و دقیق برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های پزشکی فراهم کرد.

ساختن یک مدل تقسیم بندی ریه به طور معمول شامل استفاده از داده های تصویربرداری پزشکی ، مانند اسکن CT ، برای شناسایی و تشریح مرزهای ریه ها است. این فرایند در تشخیص پزشکی و برنامه ریزی درمانی بسیار مهم است ، به خصوص برای شرایط مؤثر بر ریه ها.

در اینجا یک رویکرد سطح بالا برای تهیه یک مدل تقسیم بندی ریه وجود دارد:

جمع آوری داده ها: یک مجموعه داده بزرگ از تصاویر پزشکی را بدست آورید که شامل تجسم واضح از ریه ها است. این مجموعه داده باید به طور ایده آل داده های حقیقت زمینی را که در آن ریه ها تقسیم می شوند ، برچسب گذاری کنند.

پیش پردازش: تصاویر پزشکی را با استاندارد کردن قالب ها ، قطعنامه ها و اطمینان از آنها در قالب ورودی مناسب برای مدل شما آماده کنید. این ممکن است شامل تغییر اندازه ، عادی سازی سطح شدت و احتمالاً تقویت داده ها (به عنوان مثال ، چرخش ، چرخش) برای افزایش تنوع مجموعه آموزش شما باشد.

انتخاب مدل: یک معماری یادگیری عمیق مناسب را برای تقسیم معنایی انتخاب کنید. گزینه های مشترک شامل موارد زیر است:

این مدل ها برای کارهای تقسیم بندی سطح پیکسل مناسب هستند و می توانند برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی سازگار شوند.

آموزش: مدل انتخاب شده خود را در مجموعه داده های آماده آموزش دهید. در طول آموزش ، مدل یاد می گیرد که ماسک های تقسیم بندی پیکسل را پیش بینی کند که مرزهای ریه ها را ترسیم می کند.

ارزیابی: عملکرد مدل خود را با استفاده از داده های اعتبار سنجی ارزیابی کنید. معیارهایی از قبیل ضریب تاس ، تقاطع بیش از اتحادیه (IOU) و دقت معمولاً برای ارزیابی دقت تقسیم بندی استفاده می شود.

پس از پردازش: در صورت لزوم نتایج تقسیم بندی را اصلاح کنید. این ممکن است شامل اعمال عملیات مورفولوژیکی (به عنوان مثال ، اتساع ، فرسایش) برای صاف کردن ماسک های تقسیم شده باشد.

استقرار: هنگامی که از عملکرد مدل راضی باشید ، آن را برای استنباط در تصاویر جدید پزشکی مستقر کنید. اطمینان حاصل کنید که محیط استقرار می تواند داده های پزشکی را به طور ایمن و کارآمد کنترل کند.

بهبود مداوم: عملکرد مدل را در عمل کنترل کنید و با داده های اضافی یا تنظیم مجدد معماری در صورت لزوم ، بازآفرینی را در نظر بگیرید.

چالش های کلیدی در توسعه چنین مدلهایی شامل رسیدگی به تنوع در شرایط تصویربرداری ، اطمینان از استحکام به تغییرات آناتومیکی و دستیابی به تقسیم بندی دقیق در مناطق چالش برانگیز مانند گره های ریه یا ضایعات است.

برای اجرای ، استفاده از کتابخانه هایی مانند Tensorflow ، Pytorch یا کتابخانه های تخصصی تصویربرداری پزشکی مانند SimpleITK می تواند روند کار را ساده تر کند. علاوه بر این ، استفاده از مدلهای از پیش آموزش شده یا انتقال یادگیری از کارهای مرتبط می تواند عملکرد را افزایش دهد ، به خصوص با داده های حاشیه نویسی محدود.

عملکرد: ریه های چپ و راست مدل هر یک دارای ده قطعه ریه هستند که شکل لوب های ریه ریه را نشان می دهد.