سرطان پستان و چالش‌ها و راه‌حل‌های نوین
سرطان پستان یکی از عوامل اصلی مرگ‌ومیر زنان در سراسر جهان است. 🩺 تشخیص زودهنگام این بیماری برای درمان مؤثر آن حیاتی است، اما ارزیابی تصاویر ماموگرافی با چالش‌هایی نظیر زمان‌بر بودن روند تشخیص و پیچیدگی ارزیابی‌های رادیولوژیست‌ها مواجه است. این چالش‌ها ممکن است به ارزیابی‌های نادرست و اقدامات تهاجمی غیرضروری منجر شوند.
لزوم توسعه سیستم‌های اتوماتیک
توسعه یک سیستم کاملاً اتوماتیک به‌عنوان دستیار رادیولوژیست برای تسریع تشخیص ناهنجاری‌های تصاویر ماموگرافی ضروری است. سیستم‌های تشخیصی با کمک کامپیوتر (CAD) به همین منظور طراحی و توسعه یافته‌اند. 💻 این سیستم‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیش‌پردازش و یادگیری عمیق به بهبود عملکرد بالینی کمک می‌کنند. مرحله پیش‌پردازش برای استانداردسازی و بهبود کیفیت تصاویر حائز اهمیت است.
روش‌های پیش‌پردازش و تأثیر آن‌ها
این مقاله به اهمیت روش‌های پیش‌پردازش در بهبود کارایی سیستم‌های طبقه‌بندی سرطان پستان مبتنی بر یادگیری عمیق تأکید دارد. تأثیر تکنیک‌های مختلف نظیر فیلتر وینر، افزایش کنتراست CLAHE، حذف آرتیفکت‌ها و برش ناحیه تومور در شناسایی توده‌ها بررسی می‌شود. 🏋️♂️
طراحی مدل‌های پیشرفته
در بخش طراحی مدل، از چهار شبکه عصبی عمیق (CNN) شامل ResNet34، DenseNet121، Inception V1 و Efficient B0 برای طبقه‌بندی ضایعات پستان به عنوان طبیعی یا غیرطبیعی استفاده می‌شود. 🧠
نتایج قابل توجه
ارزیابی عملکرد مدل پیشنهادی با استفاده از مجموعه داده‌های سازمان تصویربرداری ماموگرافی (MIAS) نتایج شگفت‌انگیزی را نشان داد. 📊 معیارهای دقت، میزان مثبت درست، میزان مثبت صحیح، حساسیت، نمره F1 و منطقه زیر منحنی (AUC) همگی بالای 99% بودند که اثربخشی روش‌های ارائه‌شده را در بهبود کیفیت تصاویر و شناسایی ناهنجاری‌های سرطان پستان به وضوح نشان می‌دهد. 📈
نتیجه‌گیری
پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیصی با کمک کامپیوتر (CAD) و تکنیک‌های پیش‌پردازش و یادگیری عمیق، نقش مهمی در تسریع و دقت در تشخیص ناهنجاری‌های سرطان پستان دارد. 🩻
برای مطالعه کامل مقاله و دیدن نتایج تحقیق، می‌توانید به لینک موجود در پایین صفحه مراجعه کنید.
خلاصه
غربالگری ماموگرافی با کمک سیستم‌های CAD و تکنیک‌های پیش پردازش و یادگیری عمیق بهبود یافته و نتایج دقت و کارایی بالایی را در تشخیص ضایعات پستان نشان داده است.
