HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

الاستشعار التلقائي للبوليبيات باستخدام U-Net-ResNet50

Saruar Alam Nikhil Kumar Tomar Aarati Thakur Debesh Jha Ashish Rauniyar

الملخص

البوليبيات هي المُسبِّبات لسرطان القولون والمستقيم، الذي يُعد من الأسباب الرئيسية للوفاة الناتجة عن السرطان في جميع أنحاء العالم. يُعتبر التنظير القولوني الإجراء القياسي لتحديد موقع البوليبيات وتحديد موضعها وإزالتها. نظرًا لتباين الشكل والحجم والتشابه مع الأنسجة المحيطة، غالبًا ما تُفوَّت البوليبيات من قبل الأطباء أثناء التنظير القولوني. وباستخدام طريقة تحليل تلقائية ودقيقة وسريعة للبوليبيات أثناء التنظير القولوني، يمكن اكتشاف العديد من البوليبيات و إزالتها بسهولة. يُقدّم تحدي "تحليل البوليبيات التلقائي Medico" فرصة لدراسة تحليل البوليبيات وتطوير خوارزمية فعّالة ودقيقة. استخدمنا نموذج U-Net مع استخدام ResNet50 مُدرّب مسبقًا كمُشفر (encoder) لتحليل البوليبيات. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات Kvasir-SEG المقدمة للتحدي، وتم اختباره على مجموعة بيانات المنظِّم، وحقق معامل دايك (Dice) قدره 0.8154، ومعامل جاكارد (Jaccard) 0.7396، ودقة استرجاع (Recall) 0.8533، ودقة تنبؤ (Precision) 0.8532، ودقة عامة (Accuracy) 0.9506، ونسبة F2 قدرها 0.8272، مما يُظهر قدرة النموذج على التعميم.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp