خانه
بایوالکتریک
کاربرد چشم‌های هوشمند در تشخیص پزشکی

کاربرد چشم‌های هوشمند در تشخیص پزشکی

4 دقیقه

در دوران معاصر، مرز بین علم و هنر به واسطه‌ی نوآوری‌های فناوری به شکلی بی‌سابقه محو شده است. همزمان با پیشرفت‌های چشمگیر در هوش مصنوعی، بینایی ماشین توانسته است نگاهی نو به تشخیص و درمان بیماری‌ها بیندازد. در قلب این تحولی، سیستم‌های تشخیصی بینایی ماشین قرار دارند که با تحلیل عمیق تصاویر پزشکی—از MRI و CT اسکن گرفته تا تصاویر اشعه ایکس و عکاسی‌های میکروسکوپی—رازهای نهفته در ساختارهای سلولی و بافتی بدن انسان را در کمتر از چند ثانیه کشف می‌کنند.

در چند سال اخیر، پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه‌های بینایی ماشین و یادگیری عمیق (Deep Learning) به تحول اساسی در روش‌های تشخیصی منجر شده است. این تحولات موجب شده‌اند که تصاویر پزشکی با دقت بسیار بالاتری تحلیل شوند و تشخیص‌ زودهنگام بیماری‌ها صورت گیرد. در ادامه به بررسی سه محور اصلی کاربرد بینایی ماشین در تشخیص پزشکی پرداخته می‌شود.

۱. تشخیص خودکار بیماری‌ها

بینایی ماشین با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، قادر است الگوهای پیچیده در تصاویر پزشکی را شناسایی کند. این الگوریتم‌ها می‌توانند به صورت خودکار، ناهنجاری‌ها و علائم اولیه بیماری‌ها را در تصاویر تشخیص دهند. برخی از کاربردهای مهم شامل:

تشخیص تومورها:

با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) می‌توان به طور خودکار نواحی مشکوک به سرطان یا تومور‌ها را در تصاویر پزشکی (مانند MRI، CT اسکن و تصاویر ماموگرافی) شناسایی کرد. این الگوریتم‌ها پس از آموزش بر روی دیتاست‌های وسیع و با برچسب‌گذاری دقیق متخصصان، می‌توانند در کاهش خطاهای تشخیصی و کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری نقش بسزایی داشته باشند.

تشخیص رتینوپاتی:

رتینوپاتی دیابتی و سایر ناهنجاری‌های شبکیه از جمله بیماری‌هایی هستند که در تصاویر شبکیه قابل تشخیص هستند. پروژه‌های مطرح مانند پژوهش‌های گوگل با استفاده از یادگیری عمیق توانسته‌اند الگوهای دقیق رتینوپاتی را در تصاویر شبکیه استخراج کنند و به تشخیص زودهنگام آن کمک نمایند.

تشخیص کووید-۱۹:

در دوران پاندمی، الگوریتم‌های بینایی ماشین در تحلیل تصاویر CT و اشعه ایکس از ریه برای تشخیص علائم کووید-۱۹ به کار گرفته شدند. این سیستم‌ها به سرعت، نواحی آسیب دیده ریه را شناسایی کرده و درصد تخریب بافت را محاسبه می‌کنند که در ارزیابی شدت بیماری بسیار کاربرد دارد.

مثال‌ها و مطالعات موردی:

-دیابت رتینوپاتی:

نتیجه پژوهش Gulshan et al. (2016) نشان داد که الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند سطح دقت مشابهی با تشخیص متخصصان داشته باشند.

– تومورهای مغزی و پستان:

تحقیقات Esteva et al. (2017) در زمینه تشخیص بیماری‌های پوستی (که نشان‌دهنده توان بالای CNN ها در تشخیص الگوهای پیچیده است) الهام‌بخش توسعه روش‌های مشابه برای تومورهای داخلی شده است.

– کووید-۱۹:

پژوهش‌هایی که در سال‌های 2020-2021 منتشر شد، نشان می‌دهد که الگوریتم‌های تشخیصی مبتنی بر بینایی ماشین می‌توانند به عنوان ابزار کمکی برای تشخیص سریع عفونت استفاده شوند.

۲. تحلیل تصاویر رادیولوژی

تصاویر رادیولوژی مانند MRI، CT اسکن و اشعه ایکس، به دلیل فاکتورهای پیچیده از نظر بافتی و تفاوت‌های ظریف، چالش‌های زیادی برای تحلیل دستی دارند. بینایی ماشین با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیش‌پردازش، تقسیم‌بندی (Segmentation) و طبقه‌بندی (Classification) می‌تواند به‌طور خودکار این تصاویر را تحلیل کند. از جمله کاربردهای مهم:

– تقسیم‌بندی ساختارهای آناتومیک:

الگوریتم‌هایی مانند U-Net برای استخراج دقیق نواحی با اهمیت (مثلاً توده‌های سرطانی، بافت‌های آسیب‌دیده) از تصاویر پزشکی به کار می‌روند.

– شناسایی الگوهای ناهنجار:

مدل‌های یادگیری عمیق قادرند به عنوان یک «چشم دوم» عمل کنند و الگوهای ناهنجاری که ممکن است توسط چشم انسان نادیده گرفته شوند را تشخیص دهند. به عنوان مثال، در تصاویر CT ریه، مدل‌های بینایی ماشین می‌توانند وجود لکه‌های سرًه و حجم‌های غیرمعمول را مشخص کنند.

– بهبود کیفیت تصاویر:

از طریق تکنیک‌های افزایش وضوح تصویر (Image Enhancement) و فیلترینگ پیشرفته، کیفیت تصاویر بهبود یافته تا فرآیند تشخیص دقیق‌تر شود.

مثال‌ها و مطالعات موردی:

-U-Net و تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی:

ارایه شده توسط Ronneberger et al. (2015) که الگوریتم تقسیم‌بندی بسیار دقیق در تصاویر پزشکی ایجاد کرد.

– استفاده از ResNet:

ساختارهای معماری مانند ResNet (He et al., 2016) در طبقه‌بندی تصاویر رادیولوژی مورد استفاده قرار گرفته‌اند که توانایی استخراج ویژگی‌های عمیق و ماندگار را دارند.

۳. نقش بینایی ماشین در پاتولوژی دیجیتال:

پاتولوژی دیجیتال شامل تحلیل تصاویر بیوپسی و اسلایدهای هیستوپاتولوژی است. بینایی ماشین در این زمینه توانسته است مراحل تشخیص و درجه‌بندی سرطان را بهبود بخشد. کاربردهای اصلی شامل:

– تشخیص سلول‌های سرطانی:

الگوریتم‌های بینایی ماشین می‌توانند سلول‌های مشکوک به سرطان را با دقت بالا در تصاویر با رزولوشن بالا شناسایی کنند. این شناسایی شامل تحلیل الگوهای مورفولوژیکی، شکل و بافت سلولی است.

– کمونیکۀ جمع‌آوری داده‌های کمکی:

سیستم‌های خودکار قادر به شمارش سلول‌های سرطانی، تعیین شاخص‌های بیماری مانند شاخص مرگ و میر یا میزان رشد تومور می‌باشند که در تصمیم‌گیری‌های بالینی کمک شایانی می‌کنند.

– استانداردسازی تشخیصی:

استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش مانند نرمال‌سازی رنگ و حذف نویز به ایجاد تصاویر استاندارد و مقایسه‌پذیر از نمونه‌های مختلف کمک می‌کند.

مثال‌ها و مطالعات موردی :

– تشخیص میتوز در سرطان پستان:

پژوهش Cireşan et al. (2013) نشان داد که شبکه‌های عصبی می‌توانند در تشخیص میتوز (فرآیند تقسیم سلولی) در تصاویر هیستوپاتولوژی عملکرد بسیار خوبی داشته باشند.

– سیستم‌های تشخیصی خودکار:

مطالعات اخیر در چندین مرکز پزشکی از الگوریتم‌های بینایی ماشین بهره برده و نشان داده‌اند که دقت تشخیص سلول‌های غیرطبیعی به طرز قابل توجهی افزایش یافته است.