شبكة عصبية ثلاثية الأبعاد متعددة المقياس بكفاءة مع CRF متصلة بالكامل لتمييز الدوامات الدماغية بدقة

نقترح شبكة عصبية تقنية ذات مسارين ومكونة من 11 طبقة وثلاثية الأبعاد لمهام تقطيع البؤر الدماغية الصعبة. تم تصميم هذه الهندسة المعمارية نتيجة تحليل عميق للقيود التي تعاني منها الشبكات الحالية المقترحة لتطبيقات مماثلة. لتجاوز العبء الحاسوبي لمعالجة المسح الطبي ثلاثي الأبعاد، قمنا بتصميم نظام تدريب كثيف وكفء يجمع معالجة القطع المجاورة من الصور في مرور واحد عبر الشبكة بينما يتم التكيف تلقائيًا مع عدم التوازن الفطري الموجود في البيانات (class imbalance). بالإضافة إلى ذلك، نقوم بتحليل تطوير شبكات CNN ثلاثية الأبعاد أعمق وبالتالي أكثر تمييزًا. من أجل دمج المعلومات المحلية والمعلومات السياقية الأوسع، نستخدم هندسة معمارية ذات مسارين تعالج صور الإدخال بمقياس متعدد في وقت واحد. بالنسبة لمعالجة ما بعد التقطيع الناعم للشبكة، نستخدم حقل عشوائي مشروط ثلاثي الأبعاد بالكامل (3D fully connected Conditional Random Field) والذي يزيل بشكل فعال الحالات الإيجابية الخاطئة (false positives). تم تقييم خط أنابيبنا بشكل شامل على ثلاثة مهام صعبة لتقطيع البؤر في بيانات المرضى متعددة القنوات بالرنين المغناطيسي مع إصابات الدماغ الشديدة، والأورام الدماغية، والسكتة الدماغية缺血性. لقد حققنا تحسينًا على أحدث التقنيات في جميع التطبيقات الثلاثة، مع أداء رائد على مقاييس العلامات العامة BRATS 2015 وISLES 2015. طريقتنا حاسوبية كفءة، مما يسمح باعتمادها في مجموعة متنوعة من البيئات البحثية والسريرية. تم جعل شفرة المصدر لتنفيذنا متاحة للجمهور.注：在最后一句中，“缺血性”一词未被翻译成阿拉伯语，因为它是一个中文词汇，不属于原文内容。如果需要将其包含在内，请提供相应的英文描述或直接删除该词。