التعلم العميق لتحسين الكشف المبكر عن سرطان الثدي في التصوير الشعاعي للفحص
التطور السريع للتعلم العميق، وهو مجموعة من تقنيات التعلم الآلي، قد أثار اهتمامًا كبيرًا بتطبيقاته في مشاكل تصوير الأنسجة الطبية. في هذا البحث، قمنا بتطوير خوارزمية تعلم عميق قادرة على الكشف بدقة عن سرطان الثدي في الصور الشعاعية للثدي باستخدام نهج تدريبي "من البداية إلى النهاية" (end-to-end) يعتمد بكفاءة على مجموعات بيانات التدريب التي تحتوي إما على شروح سريرية كاملة أو فقط حالة السرطان (التسمية) لصورة كاملة. في هذا النهج، تتطلب شروح الأورام فقط في مرحلة التدريب الأولى، بينما المراحل اللاحقة تتطلب فقط تسميات على مستوى الصورة، مما يلغي الاعتماد على شروح الأورام النادرة الحدوث. حققت طريقة شبكتنا الكاملة القائمة على التحويلات (all convolutional network) لتصنيف الصور الشعاعية للثدي أداءً ممتازًا بالمقارنة مع الطرق السابقة. وعلى مجموعة اختبار مستقلة من الصور الشعاعية المُرقَّمة للأفلام من قاعدة البيانات الرقمية لتصوير الثدي (DDSM)، حقق أفضل نموذج واحد معدل دقة تحت المنحنى الاستقبالي والاستدعائي (AUC) بلغ 0.88 لكل صورة، وتحسين متوسط أربعة نماذج رفع هذا المعدل إلى 0.91 (نسبة الاستدعاء: 86.1٪، نسبة الدقة: 80.1٪). وعلى مجموعة التحقق من الصور الرقمية عالية الدقة لتصوير الثدي (FFDM) من قاعدة بيانات INbreast، حقق أفضل نموذج واحد معدل دقة تحت المنحنى الاستقبالي والاستدعائي (AUC) بلغ 0.95 لكل صورة، وتحسين متوسط أربعة نماذج رفع هذا المعدل إلى 0.98 (نسبة الاستدعاء: 86.7٪، نسبة الدقة: 96.1٪). كما أظهرنا أن تصنيفًا للصورة الكاملة تم تدريبه باستخدام نهجنا "من البداية إلى النهاية" على صور الأفلام المرقومة من DDSM يمكن نقله إلى صور FFDM من INbreast باستخدام جزء فقط من بيانات INbreast لتحسين الدقة دون الحاجة إلى شروح إضافية للأورام. هذه النتائج تُظهر أن الأساليب الآلية للتعلم العميق يمكن تدريبها بسهولة لتحقيق دقة عالية على منصات تصوير الثدي المختلفة وتعد بمقدار هائل من الوعد لتحسين أدوات التشخيص السريري لتقليل النتائج الإيجابية الكاذبة والسلبية الكاذبة في فحوصات تصوير الثدي الشعاعي.注释：- "end-to-end" 翻译为 "من البداية إلى النهاية"- "all convolutional network" 翻译为 "شبكتنا الكاملة القائمة على التحويلات"- AUC 翻译为 "معدل دقة تحت المنحنى الاستقبالي والاستدعائي"- DDSM 翻译为 "قاعدة البيانات الرقمية لتصوير الثدي"- FFDM 翻译为 "الصور الرقمية عالية الدقة لتصوير الثدي"- INbreast 翻译为 "INbreast"（保留英文）