ارزیابی قابلیت های یادگیری عمیق در فتوگرامتری پزشکی و درمان

یادگیری عمیق به عنوان یکی از شاخه های یادگیری ماشین، در زمینه پزشکی کاربردهای بسیاری دارد؛ چراکه حجم عظیمی از داده ها راجمع آوری کرده و از شبکه های عصبی برای ارائه بهترین نتایج بهره می گیرد. همچنین در تکنیک های تصویربرداری پزشکی مانند؛ ام آر آی،سی تی اسکن، نوار قلب، تشخیص بیماری های قلبی، سرطان و تومور مغزی استفاده میشود و به پزشکان کمک میکند تا بیماری را بهترتجزیه تحلیل کنند. بنابراین سرعت در تشخیص افزایش یافته و احتمال بروز خطا نیز کاهش می یابد. همانطور که گفته شد روش هایمبتنی بر یادگیری عمیق نیازمند مجموعه داده هایی وسیع و دقیق هستند که به کمک فتوگرامتری پزشکی میتوانیم به آن دست یابیم.امروزه به کمک پردازش تصاویری که با کیفیت بالای گرافیکی توسط فتوگرامتری بردکوتاه اخذ شدهاند، میتوانیم مدل های سه بعدی را بهعنوان نمونه منحصربه فردی از ضایعه یا قسمتی از بدن بیمار تولید کنیم؛ بنابراین پزشکان قادرند از هر زاویه و با بزرگ نمایی دلخواه خودآن را مشاهده کنند. فتوگرامتری پزشکی در مواردی از جمله بررسی رشد و حرکت، ساخت و توسعه انواع آتل، ارائه روشهای جدید انواعجراحی، طراحی و ساخت اعضای مصنوعی بدن انسان، اندازه گیری و بررسی وضعیت زخم و ستون فقرات بیمار و حتی دندانپزشکی کاربرددارد. در این مقاله هدف بیان تاثیر یادگیری عمیق و شبکه های عصبی در علم پزشکی میباشد، بنابراین؛ به معرفی انواع روشهای یادگیریعمیق و کاربردهای آنها در پزشکی، از جمله تشخیص و پیش بینی بیماری ها، جلوگیری از تقلب در بیمه، عوارض جانبی داروها و... با ذکرروش استفاده شده در هر موضوع و دقت حاصل از آن پرداخته شده است. همانطور که در ادامه آمده، روشهای یادگیری عمیق در کاربردهایگوناگون، از دقت تقریبا ۵۰ تا ۱۰۰ درصدی برخوردارند و بنابراین میتوانند در پزشکی بسیار موثر واقع شوند.

Keywords:

یادگیری عمیق , شبکه های عصبی , هوش مصنوعی , فتوگرامتری پزشکی , پردازش تصویر