دوره 10، شماره 3 - ( 9-1402 )                   جلد 10 شماره 3 صفحات 268-260 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


دکتری مهندسی هسته‌ای، استادیار، مرکز تحقیقات پرتو پزشکی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکز، تهران، ایران
چکیده:   (348 مشاهده)
مقدمه: سرطان پستان، شایع‌ترین سرطان بدخیم در زنان است و بیشتر از سایر سرطان‌ها باعث مرگ و میر آنان می‌شود. روش ترموگرافی یکی از روش‌های تشخیص سرطان پستان است. مهم‌ترین چالش در تشخیص زود هنگام از روی این تصاویر می‌تواند مربوط به خطای انسانی و یا عدم دسترسی به شخص ماهر باشد. استفاده از روش‌های هوش مصنوعی در پردازش تصاویر در تشخیص زودهنگام و کاهش خطای انسانی می‌تواند مؤثر باشد. هدف کلی این پژوهش معرفی شبکه‌های ترکیبی عمیق برای تشخیص هوشمند سرطان پستان از تصاویر ترموگرافی است.
روش: تصاویر ترموگرافی مورد استفاده در این پژوهش از پایگاه داده DMR-IR جمع‌آوری شده است. ابتدا ویژگی‌های اصلی تصاویر توسط شبکه پیچشی عمیق CNN استخراج گردید. سپس در ادامه از دو الگوریتم FCNNs و SVM برای کلاس‌بندی سرطان پستان از تصاویر ترموگرافی استفاده شد.
نتایج: نرخ دقت برای الگوریتم‌های CNN_FC و CNN-SVM، به ترتیب 94/2%، 95/0% بود. علاوه بر این، پارامترهای قابلیت اطمینان هم برای این طبقه‌بندی‌کننده‌ها به ترتیب 92/1%، 97/5% و حساسیت برای هر یک از این طبقه‌بندی‌کننده‌ها به ترتیب  95/5%، 94/1% محاسبه شد.
نتیجه‌گیری: مدل پیشنهادی مبتنی بر شبکه ترکیبی عمیق دقت مناسبی نسبت به الگوریتم‌‌های مشابه دارد؛ بنابراین می‌تواند پزشکان را در تشخیص زودهنگام سرطان پستان از طریق تصاویر ترموگرافی کمک نموده و خطای انسانی را به حداقل برساند.

 
متن کامل [PDF 1334 kb]   (124 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي اصیل | موضوع مقاله: هوش مصنوعی در حوزه سلامت
دریافت: 1402/3/16 | پذیرش: 1402/8/9

بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.