خب بچه‌ها، بیاین امروز یه موضوع فوق‌العاده مهم رو با هم مرور کنیم، اونم درباره سرطان دهانه رحمه. واقعیت اینه که این نوع سرطان یکی از بدترین و شایع‌ترین تومور‌ها بین خانم‌ها تو کل دنیاست و واقعاً سلامت خیلی‌ها رو تهدید می‌کنه. اما خیالتون راحت! علم و تکنولوژی دارن روز‌به‌روز قوی‌تر می‌شن تا به سراغ این مشکلات بیان.
یکی از بهترین روش‌هایی که برای تشخیص زودهنگام این سرطان استفاده میشه یه چیزی هست به اسم آزمایش سلول‌شناسی مبتنی بر مایع (Liquid-Based Cytology یا همون LBC). به زبان ساده، اینجوریه که پزشکا یه نمونه از سلول‌های دهانه رحم می‌گیرن و زیر میکروسکوپ دقیقا بررسی می‌کنن تا هرچیزی مشکوکی پیدا کنن.
حالا چالش چیه؟ مشکل از جایی شروع میشه که وقتی سلول‌ها رو زیر میکروسکوپ نگاه می‌کنن، هسته‌های بعضی سلولا رو همدیگه افتادن و شدیداً overlap شدن (یعنی قاطی شدن با هم طوری که مرزشون معلوم نیست). اینجاست که حتی حرفه‌ای‌ترین دکترها و کامپیوترها هم نمی‌تونن درست هسته‌ی سلول‌ها رو یکی یکی پیدا کنن و تشخیص بدن که خب، این خطر اشتباه توی تشخیص بیماری رو بالا می‌بره.
حالا می‌خوام یه خبر باحال بهتون بدم! محقق‌ها یه چیزی اختراع کردن به اسم Bloss-DDNet. خیلی اسم عجیب غریبیه ولی پشتش کلی ایده باحاله! بذار ساده بگم: این یه مدل هوش مصنوعیه (که بهش معمولاً می‌گن شبکه عصبی کانولوشنی، یعنی الگوریتمی که از کار مغز تقلید می‌کنه تا تو تصویرها چیزها رو تشخیص بده).
Bloss-DDNet اومده تا همین مشکل segmentation یا جدا کردنِ دقیق هسته‌ی سلول‌های قاطی‌شده رو حل کنه. نحوه کارش رو مختصر و مفید توضیح می‌دم:
اول اینکه توی طراحی خودش از روش Network Architecture Search استفاده می‌کنه یعنی خودش می‌گرده بهترین شکل ساختارش رو پیدا کنه! انگار به یه استاد معمار اجازه بدن هر روز خونه‌شو بازسازی کنه تا بالاخره بهترین طرح ممکنش رو پیدا کنه.
دوم اینکه تو مسیر تجزیه (decoding) اطلاعات، Blossom-DDNet یه ویژگی جالب داره. دو تا شاخه می‌سازه (بهش می‌گن dual-task decoding)، یکی برای پیدا کردن مرز هسته و یکی برای تشخیص ماسک (نواحی). بعد این دوتا خروجی رو باهم ترکیب می‌کنه تا حساسیت مدل به مرز سلول‌ها بیشتر بشه و دیگه اون overlapها رو راحت‌تر جدا کنه.
حالا این وسط یه تکنیک خاص به اسم bending loss هم اضافه کردن. bending loss یعنی مدلی که وقتی دوتا هسته قشنگ در هم قفل شدن و مرزشون خمیده و پیچیده شده، مدل بفهمه و روی این خمیدگی‌ها بیشتر تمرکز کنه و اشتباه نکنه!
نتیجه چی شد؟ مدل Bloss-DDNet رو روی دیتاست‌های عمومی (دیتاست یعنی مجموعه داده‌هایی که بقیه محققا هم دارن برای تست استفاده می‌کنن) تست کردن و همه نمره‌های عملکردیش از بقیه روش‌ها بهتر شد! یعنی هر معیار دقت رو نگاه کنید، این مدل اوله!
تهش چی میشه؟ یعنی اگر Bloss-DDNet توی کلینیک‌ها و بیمارستان‌ها استفاده بشه، دیگه احتمال داره حتی سخته‌ترین موارد قاطی شدن هسته سلول‌ها درست تشخیص داده بشه و دکترها کلی کمک بگیرن تا تشخیص سرطان دهانه رحم به موقع و دقیق‌تر باشه!
پس خلاصه اگر یک روزی شنیدید که هوش مصنوعی جایگاهی تو پزشکی پیدا کرده، بدونید مدلی مثل Bloss-DDNet داره سنگ تموم می‌ذاره تا سلامت خانم‌ها بهتر و مطمئن‌تر باشه!
منبع: +
