COMMA: شبكة تجميع متعددة المستويات متكاملة للانتشار لتقسيم الأنسجة الدهنية

يُعدّ التنظير القولوني طريقة فعّالة للكشف عن الأورام الحميدة لمنع سرطان القولون. وقد حققت الدراسات الحالية أداءً مرضيًا في كشف الأورام الحميدة من خلال تجميع معلومات الحدود من المستويات المنخفضة والمعلومات الإقليمية من المستويات العالية في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وذلك لتقسيم دقيق للأورام الحميدة في صور التنظير القولوني. ومع ذلك، فإن التجميع متعدد المستويات يوفر أداءً محدودًا في تقسيم الأورام الحميدة نظرًا لاختلاف التوزيع الذي يحدث عند دمج تمثيلات الطبقات المختلفة. ولحل هذه المشكلة، استخدمت الدراسات السابقة تمثيلات مكملة من المستويات المنخفضة والعالية. على عكس الطرق الحالية، نركز في هذا العمل على نقل المعلومات المكملة بحيث يُقلّل التمثيل الحدودي الصريح من المستويات المنخفضة، المكمل بالتمثيلات المجردة من المستويات العالية، من هذا الفرق في التوزيع. وتقترح هذه الدراسة نموذج COMMA، الذي ينقل التجميع متعدد المستويات المكمل لتقليل الفروق في التوزيع. يتكون COMMA من وحدة قناع مكملة (CMM) ووحدة انتشار الحدود (BPM) كمُفكّك متعدد الطبقات. تقوم وحدة CMM بحجب ضوضاء الحدود من المستويات المنخفضة من خلال التمثيل المجرد من المستويات العالية، ثم تستخدم المعلومات المُقنّعة على كلا المستويين. وبالمثل، تدمج وحدة BPM التمثيلات من المستويات الدنيا والعليا للحصول على معلومات حدودية واضحة، ثم تُرسل هذه الحدود إلى وحدات CMM لتحسين كشف الأورام الحميدة. وتُظهر وحدات CMM قدرة أعلى على التمييز بين الأورام الحميدة مقارنةً بالوحدات السابقة، بناءً على تمثيلات الحدود والمكملة. علاوةً على ذلك، نقترح دالة خسارة هجينة لتقليل تأثير عدم التوازن بين الفئات والتعليقات الضوضائية في عملية تقسيم الأورام الحميدة. ولتقييم أداء COMMA، أجرينا تجارب على خمسة مجموعات بيانات معيارية باستخدام خمسة مقاييس. وأثبتت النتائج أن الشبكة المقترحة تتفوّق على الطرق الحالية المتطورة من حيث جميع مجموعات البيانات. وبشكل خاص، حقق COMMA تحسينًا بمتوسط 0.043 في مؤشر mIoU مقارنةً بالطرق الحالية المتطورة.