HarDNet-DFUS: شبكة محسّنة متصلة بشكل توافقي لتقسيم صور قرح القدم السكريّة وتقسيم الأورام في المنظار القولوني

نقدم بنية شبكة عصبية لتصنيف الصور الطبية لجروح القدم السكريّة والبوليبات المستقيمية. تنشأ جروح القدم السكريّة نتيجة المضاعفات العصبية والأوعية الدموية الناتجة عن مرض السكري. ولضمان تشخيص وعلاج مناسبين، يحتاج متخصصو رعاية الجروح إلى استخلاص ميزات تشريحية دقيقة من جروح القدم. ويعتبر استخدام أنظمة مساعدة الحاسوب من الأساليب الواعدة لاستخراج الميزات التشريحية ذات الصلة وتقسيم الآفات. نقترح شبكة تلافيفية تُسمى HarDNet-DFUS، من خلال تحسين البنية الأساسية واستبدال وحدة الترميز (decoder) في HarDNet-MSEG، التي كانت الأفضل في مجال تقسيم البوليبات المستقيمية عام 2021. بالنسبة لتحدي تقسيم جروح القدم السكريّة في مؤتمر MICCAI 2022 (DFUC2022)، قمنا بتدريب نموذج HarDNet-DFUS باستخدام مجموعة بيانات DFUC2022، وزيادة قوته المقاومة من خلال تقنيات التحقق المتقاطع الخمسي (five-fold cross validation) وتحسين التقييم أثناء الاختبار (Test Time Augmentation)، وغيرها. وفي مرحلة التحقق من DFUC2022، حقق نموذج HarDNet-DFUS معامل دايكس المتوسط 0.7063، واحتل المرتبة الثالثة بين جميع المشاركين. وفي مرحلة الاختبار النهائية لـ DFUC2022، حقق معامل دايكس المتوسط 0.7287، وفاز بالمركز الأول. كما أظهر نموذج HarDNet-DFUS أداءً ممتازًا في مهمة تقسيم البوليبات المستقيمية، حيث حقق معامل دايكس المتوسط 0.924 على مجموعة بيانات Kvasir الشهيرة، محقّقًا تحسنًا بنسبة 1.2% مقارنةً بالنموذج الأصلي HarDNet-MSEG. يمكن الاطلاع على الكود المصدر على الرابط التالي: https://github.com/kytimmylai/DFUC2022 (لتقسيم جروح القدم السكريّة) و https://github.com/YuWenLo/HarDNet-DFUS (لتقسيم البوليبات المستقيمية).