8 تکنیک برتر بینایی کامپیوتری همراه با یادگیری عمیق

هوش مصنوعی Edge یک فناوری حیاتی برای انتقال یادگیری عمیق از cloud به Edge خواهد بود. بینایی کامپیوتری در زمینه مراقبت‌های بهداشتی و تصویربرداری پزشکی، امید زیادی ایجاد کرده است. با پیشرفت تکنولوژی، کاربردهای زیادی از این فناوری در زمینه دارو ایجاد شده است. با این وجود، برای اجرای بینایی کامپیوتر در برنامه‌های مراقبت بهداشتی، یادگیری عمیقِ حفظ حریم خصوصی و شناسایی تصویر ضروری است. در نتیجه، هوش مصنوعی بینایی کامپیوتری یک فناوری حیاتی برای انتقال یادگیری عمیق از Cloud به Edge خواهد بود. دستگاه‌های Edge با انجام فعالیت‌های یادگیری ماشین بر روی خود، جریان‌های ویدئویی را بدون انتقال داده‌های بصری حساس به Cloud به صورت بلادرنگ تفسیر می‌کنند.

در این مقاله 8 تکنیک بینایی کامپیوتری همراه با یادگیری عمیق را خواهید شناخت.

تشخیص تومور

در زمینه پزشکی، بینایی کامپیوتر و کاربردهای یادگیری عمیق در تشخیص دقیق سرطان مغز بسیار مفید هستند. اگر تومورهای مغزی درمان نشوند، به سرعت به سمت سایر نواحی مغز و نخاع گسترش می‌یابند و تشخیص زودهنگام آن‌ها برای بقای بیمار ضروری است. متخصصان پزشکی ممکن است برای تسریع و ساده سازی روند تشخیص، از نرم افزارهای بینایی کامپیوتری استفاده کنند.

تصویربرداری پزشکی

بینایی کامپیوتر در انواع برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی برای کمک به پزشکان در تصمیم گیری بهتر برای درمان بیماران، استفاده می شود. تصویربرداری پزشکی همچنین به عنوان روشی برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی شناخته می‌شود. این روش تکنیکی برای مشاهده اندام‌ها و بافت‌های خاص به منظور ارائه تشخیصی دقیق‌تر است.

با تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، پزشکان و جراحان ممکن است دید بهتری به اندام‌های داخلی بیمار داشته باشند و هرگونه مشکل یا ناهنجاری را تشخیص دهند. تصویربرداری پزشکی شامل رادیوگرافی اشعه ایکس، سونوگرافی، MRI، آندوسکوپی و سایر روش‌ها است.

تشخیص سرطان

مدل‌های بینایی کامپیوتری با یادگیری عمیق در تشخیص تومورهای خوش‌خیم و بدخیم، به دقتی در سطح یک پزشک دست یافته‌اند. به عنوان مثال، تشخیص زودهنگام سرطان پوست دشوار است. چرا که علائم آن اغلب مشابه علائم سایر بیماری‌های پوستی است. به‌عنوان راه حل، دانشمندان از فناوری‌های بینایی کامپیوتری برای تشخیص موفقیت‌ آمیز بین ضایعات پوستی بدخیم و ضایعات غیر سرطانی استفاده می‌کنند.

بر اساس تحقیقات، استفاده از بینایی کامپیوتری و سیستم‌های یادگیری عمیق برای شناسایی سرطان سینه مزایای مختلفی دارد. با استفاده از یک کتابخانه بزرگ از عکس‌های بافت‌های سالم و بدخیم، می‌توان به فرآیند تشخیص خودکار و کاهش احتمال اشتباهات انسانی کمک کرد.

آموزش پزشکی

بینایی کامپیوتری نه تنها برای تشخیص پزشکی، بلکه برای توسعه مهارت‌های پزشکی نیز استفاده می‌شود. در حال حاضر، جراحان تنها به روش مرسوم یادگیری مهارت‌ها از طریق تجربه عملی در اتاق عمل متکی نیستند. از سوی دیگر، پلتفرم‌های جراحی مبتنی بر شبیه‌سازی، ابزاری عالی برای آموزش و آزمایش توانایی جراحان هستند.

شبیه‌سازی جراحی به دانشجویان این فرصت را می‌دهد تا قبل از ورود به اتاق عمل، توانایی‌های خود در زمینه جراحی را تمرین کنند. این به آن‌ها اجازه می‌دهد تا بازخورد و ارزیابی کاملی از عملکرد خود دریافت کنند و به آن‌ها کمک می‌کند تا پیش از انجام عمل جراحی بر روی بیمار، درک بهتری از مراقبت و ایمنی بیمار کسب کنند.

مبارزه با کووید19

اپیدمی کووید-19 یک تهدید بزرگ برای سیستم مراقبت‌های بهداشتی در سرتاسر جهان است. با توجه به تلاش دولت‌ها در جهان برای مبارزه با این بیماری، بینایی کامپیوتری می‌تواند سهم بزرگی در غلبه بر این بیماری داشته باشد.

برنامه‌های بینایی کامپیوتری به لطف پیشرفت‌های سریع تکنولوژی می‌توانند در تشخیص، درمان، کنترل و پیشگیری از کووید-19 کمک کنند. در ارتباط با برنامه‌های بینایی کامپیوتری مثل COVID-Net، می‌توان ذکر کرد که تصاویر رادیوگرافی دیجیتال با اشعه ایکس از قفسه سینه ممکن است به راحتی بیماری را در بیماران تشخیص دهد. نمونه اولیه این برنامه که محصول شرکت هوش مصنوعی داروین در کانادا است، دقتی 92.4 درصدی در زمینه تشخیص کووید-19 از خود نشان داده است.

نظارت بر سلامت

پزشکان به طور فزاینده‌ای از فناوری‌های بینایی کامپیوتر و هوش مصنوعی برای ردیابی سلامت و تناسب اندام بیماران خود استفاده می‌کنند. پزشکان و جراحان با استفاده از این ارزیابی‌ها، به ویژه در شرایط اضطراری، می‌توانند در زمانی کوتاه‌تر قضاوت بهتری داشته باشند.

مدل‌های بینایی کامپیوتر می‌توانند با اندازه‌گیری حجم خون از دست رفته در طی جراحی ارزیابی کنند که آیا بیمار به مرحله نهایی خود رسیده است یا خیر. یکی از این کاربردها تریتون جراحی گاوس است که با موفقیت حجم خون از دست رفته در طول جراحی را کنترل و محاسبه می‌کند. این کاربرد به جراحان در تعیین مقدار خونی که بیمار در حین یا بعد از جراحی نیاز دارد کمک می‌کند.

تشخیص به کمک ماشین

در سال‌های اخیر پیشرفت‌های بینایی کامپیوتری در مراقبت‌های بهداشتی، منجر به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها شده است. تکنیک‌های بینایی کامپیوتری نشان‌ داده‌اند که در تشخیص الگوها و تشخیص دقیق بیماری‌ها نسبت به متخصصان انسانی برتری دارند.

این فناوری‌ها می‌توانند با تشخیص تغییرات کوچک در تومورها، به پزشکان در تشخیص بدخیمی بیماری کمک کنند. چنین ابزارهایی می‌توانند با اسکن تصاویر پزشکی، به کشف، پیشگیری و درمان انواع بیماری‌ها کمک کنند.

تشخیص به موقع بیماری

زندگی و مرگ بیمار به شناسایی و درمان سریع انواع اختلالات مانند سرطان و تومور بستگی دارد. تشخیص زودهنگام علائم، شانس بقای بیمار را افزایش می‌دهد.

برنامه‌های بینایی کامپیوتری با حجم زیادی از داده‌ها مانند صدها عکس، آموزش داده می‌شوند تا حتی کوچکترین تفاوت‌ها را با دقت بالا تشخیص دهند. در نتیجه، پزشکان ممکن است جزئی ترین تغییرات را مشاهده کنند که با چشم غیر مسلح دیده نمی‌شدند.