بذار یه داستان برات تعریف کنم! سرطان ریه هنوز هم یکی از بزرگترین دلایل مرگومیر تو دنیا محسوب میشه و واقعاً حسابی کار رو برای سیستم سلامت سخت کرده. چون خیلی وقتا تو مراحل اولیه هیچ علائم خاصی ندارن و همین باعث میشه دیر بفهمیم کسی مشکل داره. اما اگه بشه این سرطان رو زود تشخیص داد و سریع درمانش کرد، واقعاً میشه جون خیلیا رو نجات داد.
خب حالا چطور باید این گرههای مشکوک تو ریه رو شناسایی کنیم؟ به این گرهها میگن “نودولهای ریوی”، که بعضیاش مثلاً میتونن سرطانی باشن. برای کمک به پزشکها، یه چیزی داریم به اسم CAD یا Computer-Aided Detection، یعنی سامانهای که با کمک کامپیوتر عکسهای پزشکی رو بررسی میکنه و میگه کجاها ممکنه مشکل باشه. اینجوری وقت پزشکها کمتر سر عکس دیدن هدر میره و شانس اینکه مشکل رو زود تشخیص بدن زیادتر میشه.
اصلاً بحث الان ما، آنالیز این تصاویر هست و دقیقترش، تشخیص و جداسازی این گرههای ریه تو عکس. حالا بریم سر اصل ماجرا—توی این حوزه چند تا مدل معروف یادگیری عمیق داریم که واقعاً عملکرد باحالی دارن:
۱. Multi-scale UNet: بیاید بگم UNet چیه! این یه نوع معماری شبکه عصبیه که مخصوص کار با تصویر ساخته شده و طوری طراحیشده که هم جزئیات و هم اطلاعات کلی رو حفظ کنه. حالا تو Multi-scale UNet یه قابلیت گنده اضافه کردن: اینکه میتونه با مقیاسهای مختلف روی عکس کار کنه، یعنی انگار عکس رو با ذرهبینهای متفاوت بررسی کنه! به همین خاطر اطلاعات و ویژگیهای مهم تصویر رو بهتر میکشه بیرون و دقتش واسه پیدا کردن گرهها بیشتر میشه.
۲. Feature Pyramid Network یا به اختصار FPN: این یکی هم حسابی باهوشه! منظور از Feature Pyramid اینه که مدل میاد تصویر رو تو چند تا سطح و سایز مختلف میبینه—خیلی کوچیکتر تا خیلی بزرگتر، اینجوری میتونه نودولهایی با سایزهای مختلف رو راحتتر پیدا کنه. حالا یه تکنیکم بهش وصل کردهان به اسم Linear Attention Mechanism، یعنی مکانیزمی برای تمرکز بهتر روی قسمتهای بااهمیت تو عکس بدون اینکه سرعتش بیاد پایین!
۳. UNet با Asynchronous Convolution Blocks و Channel Attention Mechanism: الان شاید بپرسی اینا یعنی چی؟ Asynchronous convolution یعنی فیلترهایی که همزمان با جهتهای مختلف عکس رو بررسی میکنن و Channel Attention مکانیزمیه که کمک میکنه شبکه بفهمه کدوم کانال تصویر (کانال یعنی بخشهای مختلف مثل رنگ یا شدت نور تو تصویر)، مهمتره. اینجوری شبکه میتونه اطلاعات مهمتر رو پررنگتر کنه و اطلاعات اضافی رو بذاره کنار.
اما الان نکته جالب اینه که توی تحقیقاتشون، بالاترین کارایی رو همین FPN با Linear Attention Mechanism داشته! یعنی وقتی از این مدل روی دیتاست معروف LIDC-IDRI که پر از عکس سیتیاسکن ریه است استفاده کردن، تونستن امتیاز DSC معادل 71.59% و IoU حدود 58.57% بگیرن. DSC و IoU شاخصهایی هستن که دقت مدل تو جدا کردن ناحیههای مشکوک تو تصویر رو نشون میدن، یعنی هرچی بیشتر باشه مدل قویتر عمل کرده.
و یه تکه جذاب دیگه! تو این مدل از یه تابع به اسم GELU استفاده کردن، که یه جور تابع فعالسازی هوشمنده (یعنی کمک میکنه مدل تصمیم هوشمندانهتری بگیره). این تابع کمک کرده مدل حواسش جمعتر باشه و با دقت بیشتری گرهها رو پیدا کنه.
در کل، نکته اینجاست که ترکیب این روشها باعث شده تشخیص زودهنگام سرطان ریه عملیتر بشه و احتمالاً در آینده کمک بزرگی به تشخیص و درمان خواهد کرد. پس اگر دوست داری بدونی هوش مصنوعی چطور داره دنیای پزشکی رو زیر و رو میکنه، این یکی از جالبترین مثالهاشه!
منبع: +
