كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في ترجمة صور السرطان | الذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي
ملخص
لقد قمنا بتطوير مكون الذكاء الاصطناعي الذي يترجم الصورة الطبية من مجال إلى آخر باستخدام تقنية AI Style Transfer. الهدف من هذا المكون هو تمكين إعادة استخدام مكونات البرامج الحالية ونماذج التعلم الآلي المستخدمة لمعالجة نوع معين من الصور، أي صور الأنسجة الملطخة بنوع واحد من الكواشف عبر جميع الكواشف الأخرى.
تحدي
يطلب العميل إيجاد طريقة لتطبيق مصنف الكشف عن الأمراض الذي تم تدريبه على مجال معين من صور الأنسجة الملطخة على صور أخرى للأنسجة الملطخة بواسطة كاشف مختلف. أحد أكبر التحديات التي تواجه هذه المهمة هو عدم وجود صور مقترنة تسمح بإجراء مقارنة فردية، على سبيل المثال، صورة بالأبيض والأسود مع صورة ملونة. تتضمن الحلول المحتملة، على سبيل المثال لا الحصر، إنشاء مصنف جديد ومجموعة أدوات معالجة لكل نوع من كاشف البقع. ومع ذلك، فإن كل هذه البدائل وغيرها من البدائل المتاحة باهظة التكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. ولذلك، قرر العميل تكليف شركة AI Superior بإجراء أنشطة البحث والتطوير للتوصل إلى الحل الأنسب للمهمة.
الحل بواسطة AI Superior
ساعد AI Superior العميل على تقييم مجموعة من الأساليب الحديثة المطبقة على الصور النسيجية في فترة قصيرة جدًا. من بين طرق التعلم المختلفة، استخدمت AI Superior أيضًا شبكات الخصومة التوليدية (GAN) للقيام بترجمة صورة إلى صورة غير مقترنة. تتكون GAN من نموذجين أو أكثر (اعتمادًا على البنية) للتعلم العميق. وهو يركز على التفوق في مهمة توليد الصور التي تنتج صورًا مشابهة بصريًا لمجموعة صور التدريب على الإدخال. بالإضافة إلى الإطار الذي يسمح بترجمة الصور إلى المجال المطلوب، أنشأت AI Superior أداة تصور تفاعلية للتحقق من جودة الصور التي تم إنشاؤها.
النتيجة والتداعيات
النتيجة والآثار: أتاح إطار العمل البرمجي للترجمة من صورة إلى صورة وأداة التصور التفاعلي للعميل تقليل الوقت والتكاليف اللازمة لمعالجة وتصنيف صور الأنسجة الملطخة بأنواع مختلفة من الكواشف بشكل كبير.