پردازش ویدئو و داده‌های پویا در پزشکی، یکی از حوزه‌های نوظهور و امیدوارکننده در فناوری سلامت است که با استفاده از تکنیک‌های بینایی ماشین (Computer Vision)، تحولات چشمگیری را در تشخیص، درمان و مدیریت بیماری‌ها ایجاد کرده است. بینایی ماشین به عنوان شاخه‌ای از هوش مصنوعی، به سیستم‌ها این توانایی را می‌دهد تا اطلاعات بصری مانند تصاویر پزشکی، ویدئوهای جراحی یا داده‌های پویا را تحلیل و تفسیر کنند. این فناوری با استخراج ویژگی‌های مرتبط از داده‌های پیچیده، به پزشکان و محققان کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و سریع‌تری داشته باشند.

بینایی ماشین در اندوسکوپی و لاپاروسکوپی: تحولی که جراحی را دگرگون کرد

وقتی صحبت از جراحی‌های کم‌تهاجمی مانند اندوسکوپی و لاپاروسکوپی به میان می‌آید، تصویر دوربین‌های کوچکی که وارد بدن بیمار می‌شوند و تصاویر زنده از اندام‌های داخلی را نمایش می‌دهند، به ذهن می‌آید. اما چه می‌شود اگر این دوربین‌ها نه تنها تصاویر را ضبط کنند، بلکه آن‌ها را تحلیل کرده و اطلاعاتی فراتر از آنچه چشم انسان می‌بیند، در اختیار جراح قرار دهند؟ اینجا است که بینایی ماشین (Computer Vision) وارد می‌شود و جراحی را به سطحی کاملاً جدید ارتقا می‌دهد.

بینایی ماشین، با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، قادر است ویدئوهای جراحی را در لحظه تحلیل کند. این فناوری به جراحان کمک می‌کند تا بافت‌های سالم را از بیمار تشخیص دهند، حرکات ابزارهای جراحی را ردیابی کنند و حتی پیش‌بینی‌هایی درباره خطرات احتمالی در حین عمل ارائه دهند. در جراحی‌های اندوسکوپی، مانند اندوسکوپی دستگاه گوارش، بینایی ماشین می‌تواند ضایعات کوچکی مانند پولیپ‌ها یا تومورها را که ممکن است از چشم جراح پنهان بمانند، شناسایی کند. مطالعات نشان داده‌اند که برخی از این سیستم‌ها حتی از دقت تشخیص جراحان با تجربه نیز فراتر رفته‌اند. این موضوع نه تنها به معنای تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر است، بلکه می‌تواند جان بیماران را نیز نجات دهد.

در جراحی‌های لاپاروسکوپی رباتیک، بینایی ماشین نقش یک دستیار مجازی را ایفا می‌کند. این سیستم‌ها با تحلیل ویدئوهای زنده، مسیر حرکت ابزارهای جراحی را بهینه‌سازی کرده و از برخورد با بافت‌های حیاتی جلوگیری می‌کنند. به عنوان مثال، در جراحی‌های لاپاروسکوپی سرطان روده بزرگ، بینایی ماشین می‌تواند به جراح کمک کند تا تومورها را با دقت بیشتری برداشته و از آسیب به بافت‌های سالم جلوگیری کند. علاوه بر این، بینایی ماشین می‌تواند حرکات جراح را تحلیل کرده و بازخوردهایی در مورد تکنیک‌های جراحی ارائه دهد. این موضوع به ویژه برای جراحان تازه‌کار که در حال یادگیری مهارت‌های جدید هستند، بسیار مفید است.

ردیابی حرکات اندام‌ها در فیزیوتراپی و توانبخشی: بینایی ماشین به عنوان دستیار هوشمند

تصور کنید بیمارانی که پس از سکته مغزی یا جراحی‌های ارتوپدی نیاز به فیزیوتراپی دارند، بتوانند حرکات خود را در خانه و بدون نیاز به حضور دائمی یک متخصص انجام دهند. حالا تصور کنید این حرکات نه تنها انجام می‌شوند، بلکه توسط یک سیستم هوشمند تحلیل شده و بازخوردهای دقیقی در مورد دقت و کیفیت حرکات ارائه می‌شوند. این دیگر یک رویا نیست؛ این واقعیتی است که بینایی ماشین (Computer Vision) به آن شکل داده است.

در فیزیوتراپی، حرکات صحیح و دقیق اندام‌ها نقش کلیدی در بهبود بیماران ایفا می‌کنند. بینایی ماشین می‌تواند این حرکات را ردیابی کرده و بازخوردهایی در مورد دقت و کیفیت آن‌ها ارائه دهد. به عنوان مثال، در بیمارانی که پس از سکته مغزی دچار ضعف حرکتی شده‌اند، بینایی ماشین می‌تواند حرکات دست و پا را تحلیل کرده و به بیمار کمک کند تا حرکات را با دقت بیشتری انجام دهد.

و اما توانبخشی، بینایی ماشین می‌تواند به عنوان یک دستیار مجازی عمل کند. این سیستم‌ها با تحلیل ویدئوهای زنده، حرکات بیماران را ردیابی کرده و بازخوردهایی در مورد تکنیک‌های حرکتی ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، در بیمارانی که پس از جراحی‌های ارتوپدی نیاز به توانبخشی دارند، بینایی ماشین می‌تواند حرکات مفاصل را تحلیل کرده و به بیمار کمک کند تا حرکات را با دقت بیشتری انجام دهد.

علاوه بر این، بینایی ماشین می‌تواند حرکات بیماران را در طول زمان تحلیل کرده و پیشرفت آن‌ها را ارزیابی کند. این موضوع به ویژه برای بیمارانی که در خانه فیزیوتراپی انجام می‌دهند، بسیار مفید است. با استفاده از این فناوری، بیماران می‌توانند حرکات خود را با دقت بیشتری انجام داده و از آسیب‌های احتمالی جلوگیری کنند.

منابع:

Chen, C., et al. (2020). Deep learning for human motion analysis: A survey. Journal of Computational Science, 42, 101-112.
Zhang, Z., et al. (2019). Vision-based human motion analysis: A review. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(3), 657-672.
Wang, J., et al. (2018). Human motion tracking and analysis for rehabilitation applications: A review. Sensors, 18(12), 4321.