مروری بر روشها ی مبتنی بر پردازش تصویر در تشخیص سرطان کیسه صفری با تمرکز بر روش اتواینکدرهای ماسک

سرطان کیسه صفری یکی از بدخیم ترین انواع سرطان های دستگاه گوارش است که به دلیل طبیعت بدون علامت و پیشرفت سریع آن، نیازمندتشخیص دقیق و زودهنگام برای بهبود نتایج بیماران است. روش های سنتی تشخیص سرطان کیسه صفری شامل تصویربرداری های پزشکیمانند اولتراسونوگرافی، س ی تیاسکن و ما آرآ ی می باشد. ا ین روش ها اغلب ناکافی بوده و مشکلاتی همچون دقت اپ یین و زمان بر بودن دارند.در دهه اخیر، پیشرفت های چشمگیری در زمینه هوش مصنوعی، صورتگرفته که تاثیر بسزایی در بهبود تشخیص سرطان کیسه صفرا داشته اند.الگوریتم های یادگیری ماشین مانند درخت های تصمیم گیری، جنگل های تصادفی و ماشین های بردار پشتیبان، توانسته اند با تحلیل داده هایبالینی و تصویری، دقت تشخیص را بهبود بخشند. این مقاله همچینن به تکنیک های یادگیری عمیق از جمله شبکه های عصبی کانولوشنی کهدر استخراج ویژگ ی و وظا یف طبقه بندی تصویر عملکرد قابل توجه ی داشته اند، و مدل های پیشرفته تری مانند یولو برای شناسایی اشیا به طورهم زمان و ترنسفورمرها که به دلیل عملکرد فوق العاده شان در پردازش داده های توالی و الگوهای پیچیده شناخته شده اند، توجه می کند.همچنین، شبکه های مولد تخاصمی به خاطر رویکرد نوآورانه شان در تولید داده های مصنوعی و بهبود مدل های تشخیصی مورد بحث قرارمی گیرند. توجه ویژه ای به اتواینکدرهای ماسک معطوف شده است که یکی از جدیدتر ین پیشرفت ها در زمینه یادگیری عمیق هستند.اتواینکدرهای ماسک به خاطر توانایی شان در مدیریت داده های ناقص یا خراب شده، به طور ویژه موثر در بازسازی و تحلیل تصاویر پزشکیکه در آنها روشهای سنتی ممکن است با مشکل مواجه شوند، هستند. این تکنیک ها با کاهش نویز و بهبود سیگنال های تصویری ، امکانتشخیص بهتر و به موقع تر را فراهم می آورند. اتواینکدرهای ماسک با استفاده از بازنمایی های خود نظارتی و بازسازی داده ها، توانسته اند درتشخیص زود هنگام و طبقه بندی دقیق سرطان کیسه صفری موفق عمل کنند. این مقاله مروری هدف دارد تا درک کاملی از تکامل روشهایتشخیص سرطان کیسه صفری ارائه دهد و بینش هایی درباره مزایا و محدودیت های هر رویکرد ارائه کند.

Keywords:

سرطان کیسه صفری , شبکه های مولد تخاصمی , اتواینکدرهای ماسک , ترنسفورمرها , شبکه های عصبی کانولوشنی