سیستم های تشخیص تصاویر پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی

تصاویر پزشکی نقش مهمی را در درمان بسیاری از بیماری ها بازی می کنند. تشخیص و پشتیبانی بالینی با استفاده از سیستم های تصویری به صورت مداوم انجام می شود. تصاویر بالینی از دستگاه های تشخیصی که کارایی بالایی دارند تولید می شود. با این وجود، استخراج اطلاعات مفید از DICOM تصاویر برای تشخیص و همچنین ادغام اطلاعات از منابع مختلف داده هنوز یک کار پیچیده است. در حال حاضر علم سه بعدی یک سیستمی است که پزشکان برای بررسی تصاویر تشخیصی و بازسازی تصاویر استفاده می کنند. این ابزار در یک پروژه به نام ReCaTuR برای شبکه سرطان نادر، با هدف تعریف یک شبکه برای مدیریت، سازماندهی و توزیع اطلاعات پزشکی، تحت الزامات بخش انکولوژی یک بیمارستان ایتالیایی اجرا می شود. تصاویر پزشکی از سیستم های مختلف کسب و کار مانند توموگرافی کامپیوتری، تصویر برداری رزونانس مغناطیسی و در داخل بسیاری از موارد، پردازش اتوماتیک این تصاویر می تواند تا حد زیادی به پزشکان کمک کند و تصمیمات شغلی شان را آسان تر کند. در مورد بیماری های نادر و پیچیده. داده های ارائه شده توسط بخش های مختلف، سازه های خارجی و موسسات تحقیقاتی برای بهبود دانش و حمایت از پزشکان مورد استفاده قرار می گیرند. علم سه بعدی توسط تیم پزشکی می تواند یک یا چند فضای کاری ایجاد کند تا به طور موثر اطلاعات و تصویر را به اشتراک بگذارد. علم سه بعدی اجازه می دهد ( 1) کنترل کامل و مدیریت داده ها با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی؛ ( 2) با استفاده از تکنولوژی نوآورانه WebGL؛ (3) به اشتراک گذاری اطلاعات پزشکی.

Keywords:

تصاویر پزشکی , WebGL , توزیع اطلاعات پزشکی , علم سه بعدی