تحليل الصور الطبية

التقنيات والمفاهيم الأساسية

يطبق تحليل الصور الطبية في جوهره تقنيات مختلفة للرؤية الحاسوبية (CV) مصممة خصيصًا لمواجهة التحديات الفريدة للبيانات الطبية. غالبًا ما تحتوي الصور الطبية على هياكل تشريحية معقدة، وتشوهات دقيقة تتطلب حساسية عالية للكشف، وتلتزم بتنسيقات موحدة مثل DICOM (التصوير الرقمي والاتصالات في الطب). تشمل تقنيات تعلّم الآلة الرئيسية المستخدمة ما يلي:

• تجزئة الصور: تحديد مناطق محددة ذات أهمية، مثل الأعضاء أو الأورام، بكسل تلو الآخر. يشيع استخدام بنيات مثل U-Net. يمكنك تعلم كيفية استخدام Ultralytics YOLO11 لتجزئة الصور على سبيل المثال.
• تصنيف الصور: تعيين تسمية لصورة بأكملها، على سبيل المثال، تصنيف صورة أشعة سينية للصدر على أنها تُظهر التهابًا رئويًا أم لا. استكشف مجموعات بيانات تصنيفUltralytics للاطلاع على أمثلة.
• اكتشاف الأجسام: تحديد كائنات معينة داخل الصورة وتحديد موقعها باستخدام المربعات المحدودة، مثل اكتشاف العقيدات في التصوير المقطعي المحوسب للرئة. نماذج مثل Ultralytics YOLO كثيرًا ما يتم تكييفها لهذه المهام.

لقد حقق التعلّم العميق (DL)، وخاصةً الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، تقدمًا كبيرًا في هذا المجال. تتفوق الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) في تعلم الميزات الهرمية المعقدة تلقائيًا مباشرةً من بيانات الصور، وغالبًا ما تتفوق على طرق معالجة الصور التقليدية في الأداء في مهام مثل استخراج الميزات والتعرف على الأنماط. أطر عمل مثل PyTorch و TensorFlow الأدوات اللازمة لبناء هذه النماذج المتطورة.

التطبيقات الواقعية

يُحدث تحليل الصور الطبية المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحولاً في مختلف جوانب الممارسة السريرية:

1. علم الأورام (تشخيص السرطان وتحديد مراحله): تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل الفحوصات (التصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني) للكشف عن الأورام وتقييم حجمها وانتشارها ومراقبة الاستجابة للعلاج. على سبيل المثال، يمكن تدريب الأنظمة التي تستخدم نماذج مثل YOLO11 على اكتشاف الأورام في التصوير الطبي، مما قد يساعد أخصائيي الأشعة في العثور على الآفات الدقيقة. تساعد مجموعات البيانات العامة مثل مجموعة بيانات أورام الدماغ في دفع عجلة البحث في هذا المجال، بدعم من منظمات مثل المعهد الوطني للسرطان (NCI).
2. طب العيون (الكشف عن أمراض العيون): تقوم نماذج التعلم العميق بتحليل صور قاع الشبكية للكشف عن علامات أمراض مثل اعتلال الشبكية السكري والزَّرَق والتنكس البقعي المرتبط بالعمر. ومن الأمثلة البارزة على ذلك عمل Google Health على التقييم الآلي لأمراض الشبكية (ARDA)، مما يتيح الكشف المبكر عن الأمراض لدى السكان المحرومين من الخدمات.
3. تحسين سير عمل الأشعة: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في تحديد أولويات الحالات العاجلة من خلال وضع علامة على النتائج الحرجة في الفحوصات، والمساعدة في القياسات القياسية، وحتى إنشاء تقارير أولية، مما يعزز الكفاءة الموضحة في مجلات مثل Radiology: الذكاء الاصطناعي.
4. تحليل شرائح علم الأمراض: تحليل الشرائح الرقمية لعلم الأمراض لتحديد الخلايا السرطانية أو عدّ أنواع معينة من الخلايا (العد الانقسامي) أو تحديد المؤشرات الحيوية ومساعدة أخصائيي علم الأمراض في التشخيص. توضح موارد علم الأمراض الرقمي تفاصيل هذه التطورات.

الفروق من الرؤية الحاسوبية العامة

على الرغم من أن تحليل الصور الطبية يستعير بشكل كبير من السيرة الذاتية العامة، إلا أنه يتميز بخصائص مميزة:

• التركيز على السمات الدقيقة: على عكس نظام التعرف على الصور العام الذي يصنف الأشياء اليومية (مثل القطط والكلاب)، غالبًا ما يتضمن التحليل الطبي اكتشاف الانحرافات الدقيقة جدًا عن الوضع الطبيعي والتي تشير إلى وجود مرض.
• المخاطر العالية ومتطلبات الدقة: يمكن أن يكون للأخطاء في التشخيص الطبي عواقب وخيمة، مما يتطلب مستويات عالية للغاية من الدقة والموثوقية مقارنةً بالعديد من تطبيقات السيرة الذاتية للمستهلكين. وغالبًا ما يتم قياس الأداء بدقة باستخدام مقاييس مثل التقاطع على الاتحاد (IoU) ومتوسط متوسط الدقة (mAP).
• خصوصية البيانات وأمنها: البيانات الطبية حساسة للغاية ومحمية بموجب لوائح مثل قانون HIPAA في الولايات المتحدة. ضمان خصوصية البيانات وأمنها أمر بالغ الأهمية.
• الاحتياجات التفسيرية: يحتاج الأطباء السريريون إلى فهم سبب قيام نموذج الذكاء الاصطناعي بتوقع معين. وهذا ما يدفع إلى أهمية تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI).
• البيانات الموحدة: غالباً ما يستخدم التصوير الطبي تنسيقات محددة مثل DICOM، مما يتطلب أدوات متخصصة للمعالجة مقارنةً بتنسيقات الصور الشائعة (JPEG و PNG).

الأدوات والتدريب

يتضمن تطوير حلول تحليل الصور الطبية ونشرها أدوات ومنصات متخصصة. إلى جانب المكتبات التأسيسية مثل PyTorch و TensorFlowتوفر منصات مثل Ultralytics HUB تدفقات عمل مبسطة لتدريب النماذج المخصصة على مجموعات البيانات الطبية وإدارة التجارب وإعداد النماذج للنشر. مكتبات مثل OpenCV ضرورية أيضًا لمهام معالجة الصور. يتطلب التطوير الفعال للنماذج في كثير من الأحيان ضبطًا دقيقًا للمقياس الفائق واستراتيجيات قوية لزيادة البيانات مناسبة للصور الطبية. تقدم الهيئات التنظيمية مثل إدارة الغذاء والدواء الأمريكية إرشادات بشأن الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في الأجهزة الطبية. تقوم المؤسسات البحثية مثل المعاهد الوطنية للصحة بتعزيز الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الطبية الحيوية.