بینایی ماشین، حوزه‌ای نوظهور و پرکاربرد در دنیای فناوری امروز است که به سرعت در حال پیشرفت و تحول است. این رشته، به ماشین‌ها توانایی “دیدن” و درک تصاویر را می‌بخشد، درست همان‌طور که انسان‌ها با استفاده از چشمان خود محیط اطراف را مشاهده و تفسیر می‌کنند. در واقع، بینایی ماشین تلاش می‌کند تا با بهره‌گیری از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلف، سیستم‌های کامپیوتری را قادر سازد تا تصاویر را پردازش، تحلیل و تفسیر کرده و از آن‌ها برای انجام وظایف گوناگون استفاده کنند.

تعریف و مفهوم بینایی ماشین

بینایی ماشین (Machine Vision) به عنوان یک زیرشاخه مهم از هوش مصنوعی، به دریافت، پردازش، تحلیل و معنا بخشیدن به داده‌های تصویری مانند تصاویر و عکس‌های دیجیتال می‌پردازد. به عبارت دیگر، این فناوری به کامپیوترها امکان می‌دهد تا محیط اطراف خود را “ببینند” و درک کنند. این “دیدن” نه تنها شامل تشخیص اشیاء و الگوها در تصاویر است، بلکه شامل درک مفاهیم و روابط بین آن‌ها نیز می‌شود. برای مثال، یک سیستم بینایی ماشین می‌تواند چهره افراد را در یک تصویر تشخیص دهد، اشیاء مختلف را از یکدیگر تمیز دهد، یا حتی حرکات و فعالیت‌های موجود در یک ویدیو را تحلیل کند. این توانایی‌ها، بینایی ماشین را به ابزاری قدرتمند برای کاربردهای متنوع در صنایع مختلف تبدیل کرده است.

تفاوت بینایی ماشین و بینایی کامپیوتری

در بسیاری از موارد، اصطلاحات “بینایی ماشین” و “بینایی کامپیوتری” به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما در واقع تفاوت‌های ظریفی بین این دو مفهوم وجود دارد. بینایی کامپیوتری (Computer Vision) بیشتر بر جنبه‌های تئوری و الگوریتمیک پردازش تصاویر تمرکز دارد. هدف اصلی در بینایی کامپیوتری، توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌هایی است که بتوانند تصاویر را به طور خودکار تحلیل و تفسیر کنند. در مقابل، بینایی ماشین (Machine Vision) بیشتر رویکردی کاربردی و صنعتی دارد. در بینایی ماشین، تمرکز بر استفاده از سیستم‌های بینایی برای حل مسائل خاص در دنیای واقعی است. به عبارت دیگر، بینایی ماشین به دنبال ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند در یک محیط صنعتی یا تجاری خاص، وظایف خاصی را به طور خودکار انجام دهند.

پیوند بین بینایی ماشین و پردازش تصویر

پردازش تصویر شامل دستکاری و تحلیل تصاویر برای استخراج داده‌های معنادار، بهبود کیفیت بصری یا آماده‌سازی تصاویر برای تحلیل بیشتر است. پردازش تصویر به عنوان یک مرحله اساسی در بینایی ماشین عمل می‌کند و اطمینان می‌دهد که داده‌های بصری ضبط ‌شده بهینه و قابل تفسیر هستند.

رابطه بین این دو حوزه را می‌توان از طریق عملکردهای مکمل آن‌ها درک کرد. تکنیک‌های پردازش تصویر معمولاً به عنوان ابزارهای بنیادی در سیستم‌های بینایی ماشین به کار می‌روند تا کیفیت تصویر را بهبود بخشند و امکان تفسیر مؤثرتر اطلاعات بصری را فراهم کنند. به عنوان مثال، وظایف پردازش تصویر مانند کاهش نویز، تنظیم کنتراست و تقسیم‌بندی تصویر برای آماده‌سازی داده‌های خام تصویر برای تحلیل ضروری هستند. این بهبودها اطمینان می‌دهند که سیستم‌های بینایی ماشین بتوانند به‌طور مؤثر ویژگی‌ها را شناسایی کنند، اشیاء را شناسایی کنند و وظایف عملیاتی خاصی را بر اساس ورودی بصری دریافتی اجرا کنند.

ترشولد باینری، کاربردی در تصویربرداری پزشکی

آستانه باینری، فرآیند تبدیل یک تصویر به یک تصویر باینری است که در آن هر پیکسل یا سیاه ویا سفید است. مقدار آستانه به گونه‌ای انتخاب می‌شود که تمام پیکسل‌هایی که سطح روشنایی آن‌ها کمتر از آستانه است سیاه شوند و همه پیکسل‌هایی که سطح روشنایی بالاتر از آستانه دارند سفید شوند. این باعث می شود که اشیاء در تصویر قطعه بندی شوند، زیرا آن‌ها اکنون با مناطق سیاه و سفید متمایز نشان داده می شوند.

تقاطع بین بینایی ماشین و یادگیری عمیق

بینایی ماشین و یادگیری عمیق دو پیشرفت قابل توجه در هوش مصنوعی (AI) هستند که به دلیل کاربردهای عملی در صنایع مختلف برجستگی پیدا کرده اند. بینایی ماشین قلمرو پردازش و تجزیه و تحلیل خودکار تصویر را تشکیل می‌دهد که می‌تواند کارایی و دقت را در کارهای مختلف از بازرسی کیفیت گرفته تا تشخیص اشیا ایجاد کند. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی، از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای استخراج ویژگی‌های پیچیده از مجموعه داده‌های گسترده استفاده می‌کند و در نتیجه ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا شناختی شبیه انسان را تقلید کنند.

هسته بینایی ماشین توانایی تفسیر و تجزیه و تحلیل داده های بصری است که شامل تشخیص و طبقه بندی اشیاء، تشخیص عیوب و اندازه گیری ابعاد است. به طور سنتی، بینایی ماشین به شدت بر الگوریتم های دست ساز متکی بود که برای تعریف ویژگی های لازم برای چنین وظایفی به تخصص انسانی نیاز داشت. با این حال، ادغام یادگیری عمیق این رویکرد را متحول کرده است. مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، با یادگیری خودکار نمایش‌های سلسله مراتبی داده‌ها از مجموعه داده‌های بزرگ، انقلابی در این زمینه ایجاد کرده‌اند که به طور قابل‌توجهی وظایف تشخیص و طبقه‌بندی را بهبود می‌بخشد.

اجرای وظایف بینایی ماشین از عمق و پیچیدگی معماری‌های یادگیری عمیق بهره می‌برد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند به‌طور موثر اشیا را در زمان واقعی، حتی در شرایط چالش‌برانگیز، مانند صحنه‌های درهم و برهم یا نورهای متفاوت، تشخیص دهند. با استفاده از یادگیری عمیق، سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند از تشخیص الگوی اولیه به درک و تفسیر زمینه‌های بصری پیچیده تکامل یابند.

مدل های یادگیری عمیق می توانند با سناریوهای جدید بدون برنامه ریزی مجدد گسترده سازگار شوند. از آنجایی که این مدل‌ها در طول زمان در معرض داده‌های بیشتری قرار می‌گیرند، عملکرد خود را بهبود می‌بخشند و قابلیت‌های تصمیم‌گیری خود را بهبود می‌بخشند و هوش در حال تکاملی را نشان می‌دهند که سیستم‌های بینایی ماشین سنتی فاقد آن هستند.

ارتباط بین بینایی ماشین و یادگیری عمیق باعث ایجاد کاربردهای متحول کننده در بخش های مختلف شده است. به عنوان مثال، در مراقبت‌های بهداشتی، بینایی ماشین با الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می‌شود و با تشخیص ناهنجاری‌ها در اشعه ایکس، اسکن‌های MRI و سایر روش‌های تصویربرداری به تشخیص بیماری‌ها کمک می‌کند. با شناسایی و طبقه‌بندی خودکار الگوهای بصری در تصویربرداری پزشکی، یادگیری عمیق دقت و سرعت تشخیصی را افزایش می‌دهد و به طور قابل توجهی برای نتایج بیمار سودمند است.

شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)

شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) نوعی مدل هوش مصنوعی هستند که به ویژه در پردازش تصاویر و داده های بصری موثر هستند. آنها طوری طراحی شده اند که الگوها را تشخیص دهند، دقیقاً مانند روشی که مغز ما هنگام تماشای تصاویر کار می کند.

CNN ها دارای معماری خاصی هستند که شامل سه نوع لایه اصلی است: لایه های کانولوشن، لایه های ادغام شده و لایه های کاملاً متصل.

لایه کانولوشنال: اینجا جایی است که حمل و نقل سنگین در CNN ها اتفاق می افتد. در این لایه، فیلترها (که گاهی اوقات هسته نامیده می شود) روی تصویر ورودی می لغزند تا ویژگی های مختلف مانند لبه ها و اشکال را شناسایی کنند. هر بار که یک فیلتر اعمال می شود، یک نقشه ویژگی تولید می کند که حضور الگوهای خاصی را در تصویر خلاصه می کند.

لایه های ادغام شده: پس از ایجاد نقشه های ویژگی، لایه های ادغام وارد بازی می شوند. وظیفه آنها کاهش اندازه نقشه های ویژگی است. این نه تنها محاسبات را آسان‌تر و سریع‌تر می‌کند، بلکه به شبکه کمک می‌کند الگوها را بدون توجه به جایی که در تصویر ظاهر می‌شوند، تشخیص دهد. به عنوان مثال، حداکثر ادغام بالاترین مقدار را از یک وصله در نقشه ویژگی می گیرد، به طور موثر داده ها را پایین می آورد و در عین حال مهم ترین اطلاعات را حفظ می کند.

لایه کاملاً متصل: در انتهای یک CNN، لایه‌های کاملاً متصل تمام ویژگی‌های استخراج شده توسط لایه‌های قبلی را می‌گیرند و تصمیم‌های نهایی را می‌گیرند، مانند طبقه‌بندی تصویر یا پیش‌بینی نتایج. هر نورون در این لایه ها به هر نورون در لایه قبلی متصل است و امکان یکپارچگی غنی از اطلاعات را فراهم می کند.

در زمینه پزشکی، CNN ها در تجزیه و تحلیل اشعه ایکس، MRI و سایر تصاویر پزشکی برتری دارند و به پزشکان کمک می کنند تا بیماری هایی مانند سرطان را به موقع و با دقت تشخیص دهند.

اهمیت داده ها و معرفی پایگاه های داده معتبر پزشکی

داده ها در عصر کنونی به عنوان یکی از اصلی‌ترین دارایی‌ها شناخته می‌شوند. در حوزه پزشکی، این داده‌ها به ویژه از اهمیت بالایی برخوردار هستند، زیرا می‌توانند به شناسایی و پیشگیری از بیماری‌ها، درمان بهتر بیماران و ارتقاء کیفیت خدمات بهداشتی کمک کنند. در واقع، تجزیه و تحلیل دقیق و مؤثر داده‌های پزشکی می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های بهتر و سریع‌تر منجر شود و در نهایت به نفع بیماران و کادر درمان باشد. طبق بررسی‌ها، حدود 30 درصد از داده‌های جهانی در حوزه سلامت تولید می‌شود و این نشان‌دهنده نیاز به سیستم‌های مدیریت داده کارآمد و پایگاه‌های اطلاعاتی معتبر است.

داده‌ها در حوزه پزشکی می‌توانند به معیارهای مختلفی برای پیشبرد بهداشت عمومی و تسهیل خدمات درمانی تبدیل شوند. یکی از مؤلفه‌های کلیدی این داده‌ها، کاهش هزینه‌هایی است که به تأسیسات درمانی و بیماران تحمیل می‌شود. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، پزشکان می‌توانند بیمارانی که در معرض خطر هستند را شناسایی کرده و به پیشگیری از وقوع بیماری‌های جدی کمک کنند؛ به‌عنوان مثال، فناوری‌هایی که بر اساس مدل‌های پیش‌بینی طراحی شده‌اند، می‌توانند از بروز بیماری‌های مزمن جلوگیری کنند و اقداماتی را برای مدیریت و کنترل آن‌ها ارائه دهند.

جدا از هزینه‌ها، تحلیل داده‌ها می‌تواند به ایجاد پیشرفت‌های فراوانی در درمان بیماران کمک کند. در حال حاضر، استفاده از فناوری‌های جدید مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای پردازش حجم بالای داده‌های پزشکی در حال افزایش است. این ابزارها می‌توانند به پزشکان اطلاعات دقیقی ارائه دهند و در زمان تصمیم‌گیری‌های بالینی به آن‌ها کمک کنند.

معرفی پایگاه های داده معتبر پزشکی

PubMed:

این پایگاه داده شامل مقالات پزشکی و بیوشیمی معتبر است و به پژوهشگران و پزشکان این امکان را می‌دهد تا به آسانی به مقالات علمی و پژوهشی دسترسی داشته باشند.

Cochrane Library:

این پایگاه به عنوان یک منبع بسیار معتبر در زمینه پژوهش‌های پزشکی شناخته می‌شود و به بررسی اثرات داروها و شیوه‌های درمانی مختلف می‌پردازد، که به عنوان منبعی ضروری برای کادر درمانی به حساب می‌آید.

ClinicalTrials.gov:

این وب‌سایت به جمع‌آوری و ارائه اطلاعات مرتبط با مطالعات بالینی در سراسر دنیا اختصاص دارد و به پژوهشگران کمک می‌کند تا از نتایج و وضعیت آزمایش‌هایی که انجام می‌شود، آگاه شوند.

MEDLINE:

یکی دیگر از پایگاه‌های معتبر است که داده‌های مرتبط با مقالات پزشکی، بهداشتی و بیوشیمی را جمع‌آوری می‌کند. این پایگاه همچنین امکان دسترسی به نتیجه‌گیری‌های کلینیکی و مغرضانه را فراهم می‌سازد.

Scopus:

این پایگاه داده نیز به عنوان یکی از بزرگ‌ترین پایگاه‌های اطلاعاتی است که پوشش وسیعی از مقالات علمی و پژوهش‌ها را در زمینه‌های مختلف علمی دارد و قابلیت جست‌وجو در موضوعات مختلف علمی را برای کاربران فراهم می‌کند.

References:

1-تاریخچه و حوزه‌های کاربرد بینایی ماشین

2-بینایی ماشین یا Machine Vision چیست ؟

3-آموزش بینایی ماشین – بینایی ماشین چیست و چه تفاوتی با بینایی کامپیوتری دارد؟ – عامراندیش هوشمند

4-Image Processing: Techniques, Types, & Applications [2024]

5-What Is Deep Learning? | Zebra

6-Deep Learning Applications for Computer Vision | Serokell

7-Deep Learning for Computer Vision: The Abridged Guide

8-Deep Learning for Computer Vision – GeeksforGeeks

9-What Is Deep Learning? | Microsoft Azure

10-What Is Machine Vision?

11-What Is Deep Learning? | IBM