نقش محاسبات تصویر پزشکی و یادگیری ماشین در بهداشت و درمان

نقش محاسبات تصویر پزشکی و یادگیری ماشین در بهداشت و درمان

خلاصه

محاسبات تصویری پزشکی در حال توسعه استراتژی های محاسباتی برای تجزیه و تحلیل کمی ، خودکار و کمی اطلاعات مربوط به داده های تصویربرداری پزشکی به منظور پشتیبانی از تشخیص ، برنامه ریزی درمانی و پیگیری و تحقیقات پزشکی است. تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی با پیچیدگی خود داده ها - شامل تصاویر توموگرافی سه بعدی به دست آمده با روش های مختلف که براساس اصول فیزیکی مختلفی بنا شده اند ، هرکدام با ویژگی ها و محدودیت های ذاتی خود و نیز پیچیدگی صحنه - شامل عادی و آسیب شناختی پیچیده است. آناتومی و عملکرد ، با اشکال سه بعدی پیچیده و تنوع قابل توجه بین موضوع.  

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی اصطلاحی کلان است که برای توصیف استفاده از الگوریتم ها و نرم افزارهای یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی (AI) برای تقلید از شناخت انسان در تجزیه و تحلیل ، ارائه و درک داده های پیچیده پزشکی و مراقبت های بهداشتی استفاده می شود. به طور خاص ، هوش مصنوعی توانایی الگوریتم های رایانه ای برای تقریبی نتیجه گیری فقط بر اساس داده های ورودی است.

تصویربرداری زیستی

محدوده

تصویربرداری زیستی اصطلاحی است که زنجیره پیچیده به دست آوردن ، پردازش و تجسم تصاویر ساختاری یا عملکردی اجسام یا سیستم های زنده را شامل می شود ، از جمله استخراج و پردازش اطلاعات مربوط به تصویر. نمونه هایی از روش های تصویر مورد استفاده در تصویربرداری زیستی موارد بسیاری هستند ، از جمله: اشعه ایکس ، CT ، MRI و fMRI ، PET و HRRT PET ، SPECT ، MEG و غیره. تصویربرداری پزشکی و پردازش تصویر میکروسکوپ / فلورسانس از بخشهای مهم تصویربرداری زیستی با اشاره به تکنیک ها و فرایندهایی است که برای ایجاد تصاویر از بدن انسان ، نواحی آناتومیکی ، بافتها و غیره ، تا سطح مولکولی ، برای اهداف بالینی مورد استفاده قرار می گیرد ، به دنبال کشف ، تشخیص ، یا معاینه بیماری ها ، یا علوم پزشکی ، از جمله مطالعه آناتومی و فیزیولوژی طبیعی.  

الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام آلزایمر

تصویربرداری عصبی MRI (fMRI)

محققان از هوش مصنوعی در تحقیقات زیست پزشکی خود استفاده می کنند

تشخیص به موقع بیماری آلزایمر (AD) با استفاده از تجزیه و تحلیل شبکه های مغزی

انحطاط عصبی مرتبط با AD مدت ها قبل از ظهور علائم بالینی آغاز می شود. اطلاعات ارائه شده توسط داده های تصویربرداری عصبی MRI (fMRI) عملکردی ، که می تواند تغییرات در بافت مغز را در مراحل اولیه AD تشخیص دهد ، امکان تشخیص و درمان به موقع را دارد.  

مجله تصویربرداری پزشکی

علوم اعصاب محاسباتی

علوم اعصاب محاسباتی (همچنین به عنوان علوم اعصاب نظری یا علوم اعصاب ریاضی شناخته می شود) شاخه ای از علوم اعصاب است که برای درک اصول حاکم بر رشد ، ساختار ، فیزیولوژی و توانایی های شناختی سیستم عصبی از مدل های ریاضی ، تجزیه و تحلیل نظری و انتزاعات مغز استفاده می کند. 

شبکه های عصبی مصنوعی

شناسایی همبستگی ژنوتیپ-فنوتیپ از طریق تجزیه و تحلیل جهش یکپارچه

یادگیری ماشینی برای طبقه بندی سریال های زیست پزشکی: از چاپخانه ها تا یادگیری عمیق

شبکه های عصبی سیامی: یک مرور کلی

دوره های تصویربرداری پزشکی

محاسبات تصویر پزشکی با هدف توسعه استراتژی های محاسباتی برای تجزیه و تحلیل قوی ، خودکار ، کمی از اطلاعات مربوط به داده های تصویربرداری پزشکی به منظور پشتیبانی از تشخیص ، برنامه ریزی و پیگیری درمانی و تحقیقات زیست پزشکی. تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی به دلیل پیچیدگی داده های خود پیچیده است - شامل تصاویر توموگرافی سه بعدی به دست آمده با روش های مختلفی که بر اساس اصول مختلف فیزیکی استوار است ، هر کدام دارای خصوصیات و محدودیتهای ذاتی خود و پیچیدگی صحنه هستند - شامل عادی و آسیب شناسی. آناتومی و عملکرد ، با اشکال پیچیده سه بعدی و تنوع قابل توجه بین موضوع. 

یادگیری ماشین در تجزیه و تحلیل بیولوژیکی سیگنال و تصویربرداری تشخیصی

1. فرایند مبتنی بر هستی شناسی برای نقشه برداری گزارش پزشکی بدون ساختار

2. یک سیستم تشخیصی به کمک رایانه برای تشخیص بیماری های متعدد چشمی با استفاده از تصاویر رنگی شبکیه فوندوس

3. یک سیستم مبتنی بر DEFS برای تشخیص افتراقی بین کبد چرب شدید و کبد سیروز با استفاده از تصاویر سونوگرافی