یادگیری عمیق، که به عنوان یادگیری سلسله‌مراتبی نیز شناخته می‌شود، نوعی از یادگیری ماشینی است که بر اساس الگوریتم‌ها و یادگیری داده‌ها عمل می‌کند و در زمینه‌های مختلف پزشکی، به ویژه رادیولوژی، کاربرد گسترده‌ای دارد. رادیولوژی به عنوان یک ابزار تشخیصی و درمانی برای بسیاری از بیماری‌ها اهمیت ویژه‌ای دارد. تصویربرداری پزشکی شامل استفاده از تکنیک‌های مختلفی مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن، ام‌آر‌آی و پت‌اسکن است که به پزشکان در شناسایی ناهنجاری‌های بدن کمک می‌کند.

در رادیولوژی، یادگیری عمیق می‌تواند به دقت بالایی در تقسیم‌بندی اندام‌ها و شناسایی رشد تومور کمک کند و توانایی تشخیص بین ساختارهای خوش‌خیم و بدخیم را دارد. شبکه‌های عصبی عمیق با داشتن چندین لایه مخفی، قابلیت تحلیل داده‌های پیچیده تصویربرداری را دارند و می‌توانند هزاران تصویر تولید شده توسط سی‌تی‌اسکن و ام‌آر‌آی را با دقت بالاتری تحلیل کنند.

یادگیری عمیق در حال حاضر در رادیولوژی بالینی برای تشخیص، کمیت‌گذاری و تقسیم‌بندی ضایعات و همچنین تشخیص و طبقه‌بندی بیماری‌ها استفاده می‌شود. این فناوری توانسته است عملکرد الگوریتم‌های کامپیوتری را در پزشکی بهبود بخشد و اطلاعات حیاتی را از تصاویر استخراج کند که با روش‌های سنتی قابل تفسیر نبود. یادگیری عمیق نتایج امیدوارکننده‌ای در غربالگری سرطان پستان و ریه و مطالعات تقسیم‌بندی مغز نشان داده است و انتظار می‌رود در آینده تشخیص و درمان بیماری‌های مختلف را بیش از پیش بهبود بخشد.

یادگیری عمیق عملکرد الگوریتم‌های کامپیوتری را در عمل پزشکی به‌طور چشمگیری بهبود بخشیده است. این فناوری توانسته است اطلاعات مهمی را از تصاویر پزشکی استخراج کند که ممکن است با روش‌های سنتی دشوار باشد. تحقیقات نشان داده‌اند که یادگیری عمیق در غربالگری سرطان سینه و ریه و همچنین مطالعات بخش‌بندی مغز نتایج امیدوارکننده‌ای داشته است. در آینده، انتظار می‌رود که یادگیری عمیق تشخیص و درمان بیماری‌های مختلف را به‌طور بیشتری بهبود بخشد.

منبع: کلیک کنید.