എക്സ്-റേ, സിടി സ്കാൻ, എംആർഐ സ്കാനുകൾ തുടങ്ങിയ മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളിൽ ശ്വാസകോശത്തിലെ മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളിൽ സ്വപ്രേരിതമായി കണ്ടെത്താനും സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. അസ്ഥികൾ, പേശികൾ, അവയവങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ശ്വാസകോശകലകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതും വേർപെടുത്തുന്നതുമായ ഇവയിൽ സെഗ്മെന്റേഷൻ പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. രോഗനിർണയ, ചികിത്സാ ആസൂത്രണം, നിരീക്ഷണം തുടങ്ങിയ വിവിധ മെഡിക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി കൃത്യമായ ശ്വാസകോശ വിഭജനം നിർണായകമാണ്. ലംഗ് സെഗ്മെൻറേഷൻ മോഡൽ സാധാരണയായി വ്യാഖ്യാനിച്ച മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളുടെ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസറ്റിലാണ് പരിശീലനം നൽകുന്നത്. മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും ഉപവാസവും കൃത്യവുമായ മാർഗം സ്വപ്രേരിതമായി പുതിയ മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളിൽ സ്വപ്രേരിതമായി സെഗ്മെന്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മോഡൽ ഉപയോഗിക്കാം.
ശ്വാസകോശത്തിന്റെ അതിരുകൾ സ്വപ്രേരിതമായി തിരിച്ചറിയാനും രൂപരേഖ നൽകാനും ഒരു ശ്വാസകോശ നിർമ്മാണ മോഡൽ കെട്ടിവയ്ക്കുന്നത് സാധാരണഗതിയിൽ സിടി സ്കാനുകൾ പോലുള്ള മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സിലും ചികിത്സാ ആസൂത്രണത്തിലും ഈ പ്രക്രിയ നിർണായകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ശ്വാസകോശത്തെ ബാധിക്കുന്ന വ്യവസ്ഥകൾക്ക്.
ഒരു ശ്വാസകോശ സംബന്ധമായ മോഡൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള സമീപനം ഇതാ:
ഡാറ്റ ശേഖരണം: ശ്വാസകോശത്തിന്റെ വ്യക്തമായ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് നേടുക. ശ്വാസകോശം വിഭജിച്ചിരിക്കുന്ന നിലപാട് കണക്കുകൾ ഈ ഡാറ്റാസെറ്റ് മികച്ച രീതിയിൽ ലേബൽ ചെയ്തിരിക്കണം.
പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ്: അവരുടെ ഫോർമാറ്റുകളും റെസല്യൂഷനുകളും സ്റ്റാൻഡേർഡുചെയ്യുന്നതിലൂടെ മെഡിക്കൽ ഇമേജുകൾ തയ്യാറാക്കുക, അവ നിങ്ങളുടെ മോഡലിനായി അനുയോജ്യമായ ഒരു ഫോർമാറ്റിലാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഇത് നിങ്ങളുടെ പരിശീലനത്തിന്റെ വ്യാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് തീവ്രതയുടെ അളവ് കുറയ്ക്കുക, തീവ്രതയുടെ അളവ് നോർമലൈസ് ചെയ്യുക, ഒരുപക്ഷേ ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കുക (ഉദാ. റൊട്ടേഷൻ, ഫ്ലിപ്പിംഗ്) എന്നിവ ഇതിലുണ്ടാകാം.
മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ: സെമാന്റിക് വിഭജനത്തിനായി ഉചിതമായ ഡീപ്പ് ലേണിംഗ് വാസ്തുവിദ്യ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. പൊതു ചോയിസുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
ഈ മോഡലുകൾ പിക്സൽ ലെവൽ സെഗ്മെൻറേഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്, മാത്രമല്ല മെഡിക്കൽ ഇമേജ് വിശകലനത്തിനായി പൊരുത്തപ്പെടാനും കഴിയും.
പരിശീലനം: തയ്യാറാക്കിയ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുത്ത മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുക. പരിശീലന സമയത്ത്, ശ്വാസകോശത്തിന്റെ അതിരുകൾ നിർവചിക്കുന്ന പിക്സൽ തിരിച്ചുള്ള സെഗ്മെൻറേഷൻ മാസ്കുകൾ പ്രവചിക്കാൻ മോഡൽ പഠിക്കുന്നു.
മൂല്യനിർണ്ണയം: മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ മോഡലിന്റെ പ്രകടനം വിലയിരുത്തുക. ഡൈസ് കോഫിഷ്യൻഷ്യൽ, യൂണിയൻ (IOU) പോലുള്ള അളവുകൾ (IOU), കൃത്യത, കൃത്യത എന്നിവ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പോസ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ്: ആവശ്യമെങ്കിൽ സെഗ്മെൻറേഷൻ ഫലങ്ങൾ പരിഷ്കരിക്കൂ. സെഗ്മെൻറ് ചെയ്ത മാസ്കുകൾ സുഗമമാക്കുന്നതിന് മോർഫോളജിക്കൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുന്നത് (ഉദാ.
വിന്യാസം: മോഡലിന്റെ പ്രകടനത്തിൽ ഒരിക്കൽ തൃപ്തിപ്പെടുത്തി, പുതിയ മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ സംബന്ധിച്ച അനുരൂപത്തിനായി ഇത് വിന്യസിക്കുന്നു. വിന്യാസ പരിതസ്ഥിതിക്ക് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ സുരക്ഷിതമായും കാര്യക്ഷമമായും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ: പ്രായോഗികമായി മോഡലിന്റെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുക, അധിക ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും ശ്രമിക്കുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ ആവശ്യാനുസരണം വാസ്തുവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും ട്യൂൺ ചെയ്യുക.
അത്തരം മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലെ പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ ഇമേജിംഗ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ വേരിയബിളിറ്റി കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, ശരീരഘടനയോടുള്ള കരുത്തുറ്റവ്, ശ്വാസകോശപരമായ നോഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നിഖേദ് പോലുള്ള വെല്ലുവിളി
നടപ്പിലാക്കുന്നതിനായി, ടെൻസോർഫ്ലോ, പൈറ്റോർച്ച്, അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക ഇമേജിംഗ് ലൈബ്രറികൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് ലളിതമായ അളവിൽ പ്രക്രിയയ്ക്ക് കാര്യക്ഷമമാക്കാം. കൂടാതെ, മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം നേടിയ മോഡലുകളെയോ അനുബന്ധ ജോലികളിൽ നിന്ന് കൈമാറ്റം ചെയ്യുന്നതിനോ സ്വാധീനിക്കുന്നത് പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, പ്രത്യേകിച്ച് പരിമിതമായ വ്യാഖ്യാന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്.
പ്രവർത്തനം: മോഡലിന്റെ ഇടത്, വലത് ശ്വാസകോശം ഓരോരുത്തർക്കും പത്ത് ശ്വാസകോശ സെഗ്മെന്റുകളുണ്ട്, ശ്വാസകോശത്തിന്റെ ആകൃതി ശ്വാസകോശ ലോബുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു;
