🔬 تکنیک‌های سگمنیشن در پزشکی با کمک هوش مصنوعی

سگمنیشن یا تفکیک تصویر یکی از مهم‌ترین مراحل در پردازش تصاویر پزشکی است که برای تشخیص بیماری‌ها، برنامه‌ریزی درمان و پایش روند بهبود بیماران استفاده می‌شود. در این فرآیند، اندام‌ها، تومورها یا بافت‌های مختلف تصویر به‌طور دقیق از یکدیگر جدا می‌شوند.

🟢 روش‌های اصلی سگمنیشن در پزشکی:

۱️⃣ روش‌های کلاسیک

♻️آستانه‌گذاری (Thresholding) بر اساس شدت پیکسل‌ها
♻️لبه‌یابی (Edge Detection) برای تشخیص مرز بین بافت‌ها
♻️نواحی متصل (Region Growing) با گسترش از یک نقطه اولیه


۲️⃣ مدل‌های یادگیری ماشین سنتی

♻️استفاده از ویژگی‌های شدت و هندسی
♻️الگوریتم‌هایی مثل K-means، Random Forest یا SVM


۳️⃣ شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)

♻️معماری U-Net: پرکاربردترین در تصاویر پزشکی
♻️معماری V-Net: نسخه سه‌بعدی مناسب برای MRI و CT
♻️مدل‌هایی مثل SegNet و DeepLab برای تصاویر پیچیده‌تر


۴️⃣ روش‌های پیشرفته مبتنی بر یادگیری عمیق

♻️ روش Attention U-Net با تمرکز بر نواحی مهم مانند تومورها
♻️روش GANs برای بهبود دقت در داده‌های محدود
♻️مدل Transformers (مثل Swin-Unet, TransUNet) برای درک روابط بلندمدت


۵️⃣ چالش‌ها و آینده

♻️کمبود داده‌های برچسب‌خورده در پزشکی
♻️نیاز به دقت بسیار بالا در حضور نویز و تنوع بیماران
♻️حرکت به سمت چندوجهی (Multimodal Segmentation) با ترکیب داده‌های CT، MRI و سوابق بیمار


📌 اهمیت این تکنیک‌ها در پزشکی مدرن غیرقابل انکار است، چون می‌توانند دقت تشخیص را افزایش داده و جان بیماران بیشتری را نجات دهند.

@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #پزشکی #یادگیری_عمیق #Segmentation #تصویربرداری