تطبيق التعلم بالنقل في تصنيف الصور

الملخص

يعتبر التصوير الشعاعي تقنية مقبولة للمجتمع الطبي للكشف عن التشوهات. ومع ذلك، فإن تفسير الصور يستغرق وقتاً طويلاً وهو معرّض للخطأ من قبل أخصائيي الأشعة الذين يتعرضون للعوامل الخارجية بما في ذلك التعب المحتمل الناتج عن العمل لساعات طويلة أو الإرهاق أو التفكير بأمور الحياة الأخرى.

ولتحسين كفاءة عمل أخصائيي الأشعة، قمنا بالعمل على تطوير نموذج تشخيص بمساعدة الكمبيوتر لتصنيف الصور الشعاعية إلى تصنيفين: حالة طبيعية وحالة شذوذ (أو حالة غير طبيعية) وذلك لتسهيل عملية التشخيص الشعاعي، من خلال نقل مجموعة من الشبكات العصبية التلافيفية العميقة المختارة بين مجموعة شبكات متوفرة قمنا بدراستها وتطبيقها على أساس المناطق المحتمل أن تكون غير طبيعية التي يوفرها اختصاصيو الأشعة لحالة الدراسة التي قمنا باختيارها.

نلقي في هذه الدراسة الضوء على دراسة تجريبية لإحدى الشبكات العصبية التلافيفية المتصلة كلياً بتطبيقها على عينة البيانات المدروسة من خلال تقنية التعلم بالنقل.

حصلنا على مجموعة من النتائج الجيدة، والتي حققت دقة تشخيص عالية بلغت حوالي 88% في بعض الحالات المدروسة.