تحليل الصور الطبية

تحليل الصور الطبية هو فرع متخصص من الرؤية الحاسوبية (CV) و الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تفسير واستخراج رؤى مفيدة من الفحوصات الطبية. من خلال الاستفادة من الخوارزميات المتقدمة، يعمل هذا المجال على أتمتة الكشف عن الهياكل البيولوجية والشذوذات في بيانات التصوير المعقدة، مثل الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب (CT) والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) والموجات فوق الصوتية. الهدف الأساسي هو مساعدة أطباء الأشعة و الأطباء السريريين من خلال توفير بيانات دقيقة وكمية لدعم قرارات التشخيص وتخطيط العلاج ومراقبة المرضى على المدى الطويل .

التقنيات والمنهجيات الأساسية

يبدأ سير العمل عادةً باستيعاب الصور عالية الدقة، والتي غالبًا ما يتم تخزينها بتنسيق DICOM القياسي. لضمان الأداء الأمثل للخوارزميات، تخضع المسحوقات الأولية عادةً لتقنيات معالجة مسبقة للبيانات مثل التطبيع وتقليل الضوضاء. يعتمد التحليل الحديث بشكل كبير على بنى التعلم العميق (DL) ، ولا سيما الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية (ViT)، لتنفيذ مهام محددة:

• كشف الأجسام: يتضمن ذلك تحديد ملامح معينة، مثل تحديد عقدة في فحص الرئة. يتنبأ النموذج بوجود مربع يحيط بالمنطقة المعنية، مما يسلط الضوء على المشكلات المحتملة لكي يراجعها الطبيب.
• تجزئة الصورة: نهج أكثر تفصيلاً حيث يصنف النموذج كل بكسل. هذا أمر بالغ الأهمية لتحديد الحدود الدقيقة، مثل فصل الورم عن الأنسجة السليمة أو رسم خريطة لبطينات القلب باستخدام هياكل مثل U-Net.
• تصنيف الصور: يقوم النظام بتعيين تسمية تشخيصية للصورة بأكملها، مثل تصنيف فحص الشبكية على أنه صحي أو مؤشر على اعتلال الشبكية السكري.

تطبيقات واقعية في مجال الرعاية الصحية

انتقل تحليل الصور الطبية من مرحلة البحث النظري إلى مرحلة التطبيق العملي في المستشفيات والعيادات.

1. طب الأورام وتتبع الأورام: تُستخدم نماذج متقدمة مثل Ultralytics detect الأورام الخبيثة في التصوير بالرنين المغناطيسي أو الأشعة المقطعية. على سبيل المثال، باستخدام مجموعة بيانات الكشف عن أورام الدماغ، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحديد الآفات بدقة عالية، مما يضمن عدم إغفال الشذوذات الطفيفة أثناء الفحوصات الروتينية.
2. الروبوتات الجراحية: أثناء الإجراءات الجراحية طفيفة التوغل، يساعد تقدير الوضع في الوقت الفعلي الأنظمة الروبوتية track تتبع الأدوات الجراحية بالنسبة لتشريح المريض. وهذا يحسن السلامة من خلال ضمان بقاء الأدوات داخل مناطق التشغيل الآمنة ، والتي غالبًا ما يتم تشغيلها بواسطة منصات منخفضة التأخير مثل NVIDIA للحصول على ردود فعل فورية.

يوضح Python التالي Python كيفية تحميل نموذج مدرب وإجراء استدلال على فحص طبي لتحديد الشذوذات:

from ultralytics import YOLO

# Load a custom YOLO26 model trained on medical data
model = YOLO("yolo26n-tumor.pt")

# Perform inference on a patient's MRI scan
results = model.predict("patient_mri_scan.jpg")

# Display the scan with bounding boxes around detected regions
results[0].show()

التحديات والاعتبارات

يواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في الطب عقبات فريدة مقارنة بالتصوير العام. تعد خصوصية البيانات مصدر قلق بالغ، وتتطلب الالتزام الصارم بالأطر القانونية مثل HIPAA في الولايات المتحدة أو GDPR في أوروبا. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تعاني مجموعات البيانات الطبية من اختلال التوازن بين الفئات، حيث تكون أمثلة مرض معين نادرة مقارنة بحالات المراقبة الصحية.

للتغلب على ندرة البيانات، غالبًا ما يستخدم الباحثون زيادة البيانات لتوسيع مجموعات التدريب بشكل مصطنع أو إنشاء بيانات اصطناعية تحاكي التباين البيولوجي دون المساس بهوية المريض. تسهل أدوات مثل Ultralytics إدارة مجموعات البيانات هذه، وتوفر بيئات آمنة للتعليق والتدريب على النماذج.

التمييز بين المصطلحات ذات الصلة

• مقابل الرؤية الآلية: في حين أن كلاهما ينطوي على تحليل الصور، فإن الرؤية الآلية تشير عادةً إلى التطبيقات الصناعية، مثل الفحص على خطوط التجميع . يتعامل تحليل الصور الطبية مع التباين البيولوجي ويتطلب تفسيرًا احتماليًا بدلاً من منطق النجاح/الفشل.
• مقابل التصوير الطبي الحيوي: يشير التصوير الطبي الحيوي إلى الأجهزة والفيزياء المستخدمة في إنشاء الصورة (مثل جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي نفسه)، بينما يركز التحليل على خوارزميات البرامج التي تفسر البيانات الناتجة.

تقوم الهيئات التنظيمية مثل FDA بوضع المزيد من المبادئ التوجيهية لضمان أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية آمنة وفعالة وخالية من التحيز الخوارزمي قبل أن تصل إلى رعاية المرضى.