موضوع مقاله: تشخیص به کمک کامپیوتر | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تشخیص به کمک کامپیوتر | مقدمه: تکنیک‌های :پرتو ایکس, ام‌آرآی، و سیستم‌های فراصوت، اطلاعات زیادی ایجاد می‌کنند که رادیولوژیست یا پزشک حرفه‌ای باید آن‌ها را در زمان کوتاهی تحلیل و ارزیابی کند. | ## بخش 1: تشخیص به کمک کامپیوتر | سیستم‌های CAD، تصاویر دیجیتال را به منظور تسهیل تصمیم‌گیری برای پزشک، پردازش کرده و بخش‌های مشکوک آن، مانند بیماری‌های احتمالی، را مشخص می‌کنند. به‌طور مثال، در برخی بیمارستان‌ها از CAD برای معاینه‌های پزشکی پیشگیرانه در ماموگرافی (تشخیص سرطان پستان)، تشخیص پلیپ روده بزرگ و سرطان ریه استفاده می‌کنند. معمولاً سیستم‌های شناسایی کامپیوتری (CADe) به نشانه گذاری ساختارها و بخش‌های مشکوک منحصر می‌شوند. یکی دیگر از کاربردها، CADq است که اطلاعاتی همچون اندازه تومور یا رفتار تومور در برابر جذب متوسط را کمی می‌کند. از CAST تنها می‌توان در تصاویر تشخیصی اورژانسی، که به تشخیص فوری شرایط بحرانی و تهدیدکننده زندگی نیاز داریم، استفاده کرد. بیش از ۴۰ سال است که از CAD در محیط‌های پزشکی استفاده می‌شود؛ با این حال نمی‌توان آن را جایگزین پزشک یا متخصصان دیگر دانست و تنها نقش پشتیبانی را ایفا می‌کند. هدف بعضی از سیستم‌های CAD، شناسایی اولین نشانه‌های غیرطبیعی در انسان است که متخصص قادر به تشخیص آن‌ها نمی‌باشد؛ مانند رتینوپاتی دیابتی، تحریف ساختاری در ماموگرام، گره‌های شیشه ای در تصاویر CT قفسه سینه و ضایعات غیر پلیپی (مسطح) در کلونوگرافی CT. داده‌های تصاویر دیجیتال با فرمت :دایکام در سرور CAD کپی شده و طی چندین مرحله، آماده‌سازی و تحلیل می‌شوند. پیش پردازش: کاهش درست نماها (اشکالات در تصاویر) کاهش نویز تصویر سطح‌بندی (هماهنگ سازی) کیفیت تصاویر (بهبود کنتراست) برای از بین بردن شرایط پایه ای مختلف تصویر مانند تفاوت پارامترهای پرتودهی فیلتر کردن ۲. تحلیل ساختار/ ROI (ناحیه دلخواه): ویژگی‌های خاص هر یک از نواحی شناخته شده به‌طور جداگانه تحلیل می‌شود که این ویژگی‌ها از قرار زیر است: میزان فشرده بودن شکل، اندازه و محل قرارگیری مراجعه به ساختارها/ROIهای نزدیک بررسی میانگین سطوح خاکستری داخل یک ROI متناسب کردن سطوح خاکستری با مرز ساختارهای داخل ROI ۴. ارزیابی/ طبقه‌بندی: پس از اینکه ساختار مورد تحلیل قرار گرفت، هر یک از ROIها به صورت جداگانه برای بررسی احتمال TP، ارزیابی می‌شوند. مزیت بعدی این است که تنها علامت گذاری‌های تاییدشده توسط رادیولوژیست ذخیره خواهد شد. کم بودن ویژگی، مقبولیت سیستم CAD را کاهش می‌دهد، زیرا کاربر باید همه این تشخیص‌های نادرست را پیدا کند. در آزمایش‌هایی که برای بررسی کلی ریه هستند (CAD قفسه سینه)، می‌توان نرخ FP را به ۲ مورد در هر آزمایش کاهش داد. در سیستم‌های CAST، به منظور رده‌بندی معنی دار مطالعات، نرخ FP باید بسیار کم باشد (کمتر از ۱ مورد در هر آزمایش). نرخ شناسایی مطلق نرخ شناسایی مطلق رادیولوژیست، معیاری جایگزین برای حساسیت و ویژگی است. به‌طور کلی، نتایج آزمایش‌های پزشکی در مورد حساسیت، ویژگی و نرخ شناسایی مطلق، به شدت متغیر می‌باشد. نتایج هر مطالعه وابسته به شرایط پایه ای آن بوده و باید بر اساس آن شرایط ارزیابی شود. از سیستم CAD می‌توان در تشخیص سرطان پستان، سرطان ریه، سرطان روده، سرطان پروستات، متاستاز استخوان، :بیماری سرخرگ کرونری، نقص مادرزادی قلب، آسیب‌شناسی مغز، آلزایمر و رتینوپاتی دیابتی، استفاده کرد. اولین سیستم CAD برای ماموگرافی، طی یک پروژه تحقیقاتی در دانشگاه شیکاگو ایجاد شد. در سال ۲۰۰۸، یک بررسی اصولی بر روی غربال‌گری ماموگرافی با استفاده از CAD به این نتیجه دست یافت که CAD نمی‌تواند اثر معنی داری بر نرخ تشخیص سرطان داشته باشد، اما نرخ recall (یعنی نرخ FP) را به صورت ناخواسته افزایش می‌دهد؛ با این حال، در مطالعات مختلف، ناهمگونی قابل توجهی را در تأثیر بر recall نشان داد. علاوه بر این، روش‌هایی برای ارزیابی ماموگرافی بر اساس تصویربرداری رزونانس مغناطیسی نیز در دسترس است. با این روش، ضایعات گرد (سرطان ریه، متاستاز و تغییرات خوش‌خیم) با اندازه بزرگتر از ۱ میلی‌متر قابل شناسایی است. تعدادی از محققان، سیستم CAD را برای شناسایی گره‌های ریه (ضایعات گرد کوچک‌تر از ۳۰ میلیمتر) در رادیوگرافی قفسه سینه و CT, و سیستم‌های CAD تشخیصی گره‌های ریه (مثلاً تمایز بین خوش‌خیم و بدخیم) در CT، توسعه دادند. | ## بخش 2: تشخیص به کمک کامپیوتر | سرطان روده CAD برای تشخیص پولیپ‌های کولورکتال در کولون در کلونوگرافی سی تی موجود است. با استفاده از این روش، مرمرها (Murmurs) یا صداهای غیرطبیعی قلب، که به علت جریان خون در قسمت معیوب قلب ایجاد می‌شوند را می‌توان با حساسیت و ویژگی بالایی شناسایی کرد. شنود درمانی با کمک کامپیوتر به نویز خارجی و صداهای بدن حساس بوده و در نتیجه برای صحت عملکرد به محیطی ساکت نیازمند است. شناسایی آسیب های مغز چپلوت، همکارانش اولین کسانی بودند که برای شناسایی آسیب‌های مغز از ضرایب تبدیل موجک گسسته (DWT) استفاده کردند. آن‌ها بردار ویژگی هر تصویر را، با در نظر گرفتن دامنه خروجی تبدیل اسلنتلت مربوط به شش موقعیت مکانی که مطابق منطقی خاص انتخاب شده بود، محاسبه کردند. پس از آن، ژانگ (Zhang) و همکارانش، ثابت کردند که حذف نمودارهای شبکه عنکبوتی، تأثیری بر عملکرد ندارد. بیماری آلزایمر از سیستم‌های CAD می‌توان برای شناسایی موردهای آلزایمری یا مبتلا به اختلالات شناختی خفیف استفاده کرد. در سال ۲۰۱۴، پادما (Padma) و همکارانش از ترکیب ویژگی‌های بافت آماری ویولت برای تقطیع و طبقه‌بندی تومورهای AD خوش‌خیم و بدخیم استفاده کردند. ژانگ و همکارانش دریافتند که صحت طبقه‌بند درخت تصمیم‌گیری ۸۰٪، با میانگین زمان محاسبه ۰٫۰۲۲ ثانیه برای هر طبقه‌بندی است. سیستم‌ها تجاری CADx برای تشخیص متاستاز استخوان در اسکن‌های کل بدن و بیماری‌های شریان کروناری در تصاویر تزریق وریدی قلب وجود دارند. سیستم‌های شناسایی خودکار ضایعات با کمک کامپیوتر، با دارا بودن حساسیت بالا و نرخ قابل قبولی از شناسایی غلط ضایعات، مفید شناخته شده و احتمالاً در آینده برای کمک به تشخیص ضایعات استخوانی در پزشکی هسته ای به کار گرفته خواهدشد. رتینوپاتی دیابتی رتینوپاتی دیابتی، یکی از بیماری‌های شبکیه است که عمدتاً توسط تصاویر فوندوسکوپی تشخیص داده می‌شود. بیماران دیابتی در کشورهای صنعتی معمولاً در این شرایط تحت غربالگری منظم قرار می‌گیرند. روش‌های پیش پردازش نرمالیزه کردن تصاویر، تغییرات را در کل تصویر به حداقل می‌رساند. تغییرات شدت در نواحی بین کناره‌ها تا مرکز شبکیه چشم موجب عدم صحت تقطیع رگ‌ها می‌شود. بر اساس مطالعه مروری که در سال ۲۰۱۴ انجام شده، در اکثر مطالعات (۱۱ مطالعه از بین ۴۰ مورد تحقیق انجام شده از سال ۲۰۱۱) از این روش استفاده کرده‌اند. پس از پایان پردازش، نواحی تاریک در تصویر ورودی، روشن‌تر خواهد شد که این امر ویژگی‌های موجود در آن ناحیه را بهبود می‌بخشد. از سوی دیگر، نواحی روشن‌تر در تصویر ورودی، روشن باقی‌مانده یا از روشنایی آن‌ها کاسته می‌شود تا با نواحی دیگر تصویر همسان شود. در کنار تقطیع رگ‌ها، ویژگی‌های دیگر رتینوپاتی دیابتی را می‌توان با این تکنیک پیش پردازش جداسازی کرد. میکروآنوریسم‌ها و لخته‌های خونی، ضایعاتی قرمز رنگ هستند در حالی که ترشحات، نقاط زرد رنگ می‌باشند. مطالعه مروری در سال ۲۰۱۴ نشان داد که ۱۰ مورد از ۱۴ مطالعه اخیر (از سال ۲۰۱۱) از این روش استفاده کرده‌اند. فیلتر کانال سبز، تکنیک مفید دیگری برای تمایز ضایعات از رگ‌ها بوده و به دلیل ایجاد حداکثر کنتراست بین ضایعات مرتبط با رتینوپاتی دیابتی بسیار مهم است. میکروآنوریسم‌ها و لخته‌های خونی ضایعاتی قرمز رنگ هستند که پس از اعمال فیلتر کانال سبز تیره خواهند شد. در مقابل، ترشحات، نقاط زرد رنگی بوده که پس از فیلتر کردن به صورت نقاط روشن دیده می‌شوند. | ## بخش 3: تشخیص به کمک کامپیوتر | بر اساس مطالعه مروری سال ۲۰۱۴، از این روش در ۲۷ مورد از ۴۰ مقاله منتشر شده در سه سال اخیر، استفاده شده‌است. تصحیح روشنایی غیر یکنواخت، تکنیکی برای تنظیم روشنایی غیر یکنواخت در تصاویر فوندوسکوپی می‌باشد. این تغییرات، پردازش‌های بعدی مانند استخراج ویژگی را تحت تأثیر قرار داده و مهمتر از همه اینکه توسط انسان قابل مشاهده نیست. می‌توان از طریق تغییر شدت پیکسل با استفاده از شدت پیکسل اصلی (f)، متوسط‌گیری محلی(λ) و پیکسل‌های مورد نظر (μ)، تصحیح روشنایی غیر یکنواخت (f') را انجام داد (با استفاده از رابطه زیر). این روش در بین روش‌های موجود در مقالات مطالعه مروری سال ۲۰۱۴، کمترین کاربرد را دارد. f' = f + μ – λ عملیات ریخت‌شناسی، دومین روشی است که در مطالعه مروری سال ۲۰۱۴، کم‌ترین کاربرد را دارد. استخراج ویژگی و طبقه‌بندی پس از انجام پیش پردازش، تصویر با روش‌های مختلف محاسباتی تحلیل می‌شود. ماشین بردار پشتیبان، طبقه‌بندی است که در بیش از ۹۰٪ موارد برای تقطیع استفاده می‌شود. الگوریتم SVM، جهت جدا کردن اطلاعات مربوط به رگ‌های خونی، بردارهای پشتیبانی ایجاد می‌کند که در محیطی نظارت شده، پیکسل‌های رگ‌ها را از سایر قسمت‌های تصویر تفکیک می‌کند. شناسایی رگ‌های خونی در تصاویر جدید، به روش مشابه و با استفاده از بردارهای پشتیبان انجام می‌شود. ترکیب این روش با سایر تکنیک‌های پیش پردازش، مانند فیلتر کانال سبز، صحت تشخیص رگ‌های خونی غیرطبیعی را بهبود می‌بخشد. برخی از مزایای SVM عبارتند از: انعطاف‌پذیری - از لحاظ عملکرد بسیار انعطاف‌پذیر است. با افزایش رزولوشن، شاخه‌های کوچک تر رگ‌های قطور را می‌توان به سادگی شناسایی کرد؛ بنابراین، یکی از مزایای استفاده از این روش، افزایش سرعت تحلیل است. نماینده سطح، یک سطح عادی از رگ است که شناسایی وضعیت غیرعادی سطح رگ را امکان‌پذیر می‌کند. هر یک از پیکسل‌های همسایه نقطه مرکزی، در صورت تشابه روشنایی، همنوع با نقطه مرکزی در نظر گرفته شده و به ناحیه افزوده می‌شود. یکی از معایب این روش، نیاز به انتخاب دستی نقطه مرکزی است که باعث ایجاد ناپایداری در آن می‌شود. روش‌های تغییرشکل پذیر یک شی را تغییر شکل داده تا با مرزهای شکل داخل تصویر مطابقت یابد. روش پارامتریک از شکل‌های هندسی رگ خونی مانند لوله، سیلندر، یا بیضی استفاده می‌کند. در نهایت، تطبیق الگو، استفاده از یک قالب است، که توسط فرایند تغییر شکل تصادفی با استفاده از حالت مخفی مارکف ۱ مطابقت دارد. تأثیرات در اشتغال زایی خودکارشدن تشخیصی پزشکی (به عنوان مثال، اندازه‌گیری گلبول‌های قرمز) سابقه تاریخی دارد. در مقابل، بسیاری از اقتصاددانان و کارشناسان هوش مصنوعی اعتقاد دارند که رشته‌هایی مانند رادیولوژی از بین خواهد رفت و شمار زیادی از رادیولوژیست‌ها بیکار شده یا دستمزد آن‌ها کاهش خواهد یافت؛ در نهایت بیمارستان‌ها رادیولوژیست‌های کمتری نیاز داشته و رادیولوژیست‌های باقی مانده در بیمارستان‌ها نیز به آموزش مجدد نیاز دارند. جفری هینتون (Geoffrey Hinton)، پدر علم یادگیری عمیق، معتقد است که (با توجه به پیشرفت‌های احتمالی در ۵ یا ۱۰ سال آینده) بیمارستان‌ها باید تعلیم رادیولوژیست‌های جدید را کنار گذارند، زیرا وقت گیر و هزینه بر بوده و به زودی منسوخ خواهدشد. یک اپراتور در JAMA، استدلال می‌کند که رشته پاتولوژی و رادیولوژی باید باهم ادغام شده و «متخصص اطلاعات» نام گیرد؛ و رادیولوژیست‌ها باید با کامپیوتر جایگزین شوند. | ## جمع‌بندی | بازشناسی الگوی دستی برای رادیولوژیست‌ها از اهمیت کمتری نسبت به قبل برخوردار است.