بررسی کارایی شبکه های خصمانه مولد بهبود یافته و یادگیری تقویتی جهت افزایشدقت در شرح نویسی تصاویر پزشکی با سبک بالینی

تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی نقش مهمی در تشخیص و درمان بیماری های مختلف ایفا می کند . با این حال،فرآیند تجزیه و تحلیل این تصاویر و تولید گزارش های دقیق می تواند زمان بر و در معرض خطای انسانی باشد.در این مطالعه، یک رویکرد جدید پیشنهاد می شود که شبکه های مولد متخاصم و یادگیری تقویتی را برایبهبود کارایی تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی و نوشتن گزارش های مربوطه ترکیب می کند . این روش، شاملآموزش یک شبکه مولد متخاصم برای تولید تصاویر پزشکی واقعی بر اساس مجموعه معینی از پارامترهایورودی است. سپس این شبکه با یک چارچوب یادگیری تقویتی برای یادگیری و بهینه سازی فرآیند تجزیه وتحلیل این تصاویر ادغام می شود. از طریق آموزش تکراری، این سیستم قادر به تولید تصاویر پزشکی با کیفیتبالا است که به طور دقیق شرایط مختلف پاتولوژیک را نشان می دهد. با استفاده از قابلیت های قدرتمندشبکه های متخاصم و یادگیری تقویتی، سیستم ما می تواند به طور موثر ویژگی ها و ناهنجاری های مهم درتصاویر پزشکی را ثبت کند که منجر به گزارش های دقیق تر و جامع تر می شود. ارزیابی نتایج کارایی روشپیشنهادی را با صحت ۹۲ درصد و دقت ۹۳ درصد در مقابل سایر روش ها نشان داد.

Keywords:

شبکه های مولد متخاصم , تحلیل تصویر پزشکی , تولید گزارش , یادگیری تقویتی , کارایی