تقنيات التعلم المتقدمة لتحسين تقسيم الدماغ بالرنين المغناطيسي في الهندسة الطبية الحيوية والتعلم الآلي
DOI:
https://doi.org/10.31185/bsj.Vol16.Iss24.811Keywords:
صورة الرنين المغناطيسي، مجموعة ضبابية،السائل الدماغي الشوكي، المادة الرمادية،قابلية الانفصال.Abstract
التصوير العصبي هو أداة قوية لتشخيص الحالات العصبية، حيث يوفر مسحًا تفصيليًا للغاية لأنسجة المخ المختلفة. وهو يسمح باكتشاف التشوهات عبر مناطق مثل المادة البيضاء والمادة الرمادية والسائل النخاعي. ومع ذلك، تواجه طرق تحليل البيانات التقليدية غير الخاضعة للإشراف تحديات في تحقيق التجزئة الدقيقة بسبب عوامل مختلفة، بما في ذلك الضوضاء والقيم المتطرفة والشذوذ. يمكن أن تجعل هذه التعقيدات من الصعب التمييز بين مناطق أنسجة المخ، مما يعيق فهم الهياكل العصبية الأساسية. - يقترح هذا البحث طرقًا قوية للتعلم غير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف والمجموعات لمعالجة هذه التحديات. من خلال الاستفادة من التقنيات المتطورة مثل المعلومات السياقية المكانية والمجموعات الضبابية والمجموعات الخشنة وشبه الإشراف، فإننا نعزز الفصل الخطي لمناطق أنسجة المخ المختلفة في مساحة ميزاتها الأصلية. تعالج هذه الأساليب بشكل فعال التداخل والشذوذ والمخالفات، وتوجه عملية التجميع نحو نتائج أكثر دقة. من خلال استخدام وحدات البكسل المُسمَّاة وسياسة مُصمَّمة بعناية، يتم تحسين عملية التجميع بشكل أكبر، مما يؤدي إلى تقسيم أكثر دقة لأنسجة المخ. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام تقنيات مختلفة غير خاضعة للإشراف للوصول إلى قرار إجماعي، مما يعزز موثوقية ومتانة نتائج التجميع. تهدف نتائج هذه الدراسة إلى تحسين دقة وكفاءة تقسيم أنسجة المخ بشكل كبير، مما يوفر رؤى تشخيصية أفضل. من خلال تحسين عملية التجزئة، يمكن للطرق المقترحة أن تمهد الطريق لتحليل تصوير الأعصاب الأكثر موثوقية، مع تطبيقات محتملة في كل من الإعدادات السريرية والبحثية. قد تعمل التطورات المستقبلية على تحسين هذه التقنيات
