PolypSense3D: مجموعة بيانات معيارية متعددة المصادر لقياس حجم البواسير المعتمد على العمق في المنظار
PolypSense3D: مجموعة بيانات معيارية متعددة المصادر لقياس حجم البواسير المعتمد على العمق في المنظار

الملخص
يُعدّ قياس دقة الأورام في أثناء التنظير أمرًا حاسمًا لتقييم خطر الإصابة بالسرطان، لكنه يعاني من مناهج ذاتية وبيانات غير كافية تفتقر إلى معلومات متكاملة حول المظهر ثنائي الأبعاد، والبنية ثلاثية الأبعاد، ومقاييس الحجم الواقعية. نقدّم "بوليب سينس3D" (PolypSense3D)، وهو أول مجموعة بيانات معيارية متعددة المصادر مُصمّمة خصيصًا لقياس حجم الأورام بوعي بالعمق. وتميّز هذه المجموعة بدمجها الفريد ل逾 43,000 إطارًا من محاكاة افتراضية، ونماذج محاكاة مادية (فانتومات)، وسلاسل سريرية، مزودة ببيانات مزامنة تشمل: صور RGB، وبيانات عمق كثيفة/نادرة، وخرائط تجزئة، وبارامترات الكاميرا، وعلامات حجم على مقياس المليمتر، المستمدة باستخدام تقنية تسمى "التحليل المُساعَد بمنشار المُنَظَّر" (forceps-assisted in-vivo annotation) المبتكرة. ولتقييم قيمتها، قمنا بمقارنة نماذج حديثة متطورة للفصل التصويري وتقدير العمق. أظهرت النتائج وجود فجوات كبيرة بين البيانات المحاكاة/الphantom والبيانات السريرية، كما كشفت عن انتشار كبير للأخطاء من مراحل الإدراك إلى التقدير النهائي للحجم، حيث بلغ أقل متوسط خطأ مطلق (MAE) في أفضل النماذج الآلية الكاملة 0.95 ملم على مجموعة البيانات السريرية. وتم إتاحتها علنًا بموجب ترخيص CC BY-SA 4.0، مع توفير الكود وبروتوكولات التقييم، ما يجعل "بوليب سينس3D" منصة معيارية لتعزيز الأبحاث في مجال الرؤية المنظارية الكمية الموثوقة والملائمة سريريًا.
بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي
من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.