חוקרים מבית החולים השלישי של אוניברסיטת פקין פיתחו מסגרת שיתופית חדשה המשלבת טכניקות למידה שונות בפיקוח למחצה כדי לשפר פילוח MRI באמצעות נתונים לא מסומנים. גישה חדשה זו, שפורסמה ב מדע נתוני בריאותממנפת מודלים מתקדמים של למידה עמוקה כדי לשפר משמעותית את דיוק הפילוח, גם כאשר הנתונים המסומנים מועטים.
פילוח MRI ממלא תפקיד מכריע בהדמיה רפואית, ומסייע בחלוקה מדויקת של תמונות MR לאזורים או מבנים שונים. בעוד ששיטות פילוח מבוססות למידה עמוקה הוכיחו ביצועים מתקדמים, הן מסתמכות לרוב על כמויות עצומות של נתונים מתויגים, אשר השגה יקר וגוזל זמן רב. כדי לטפל במגבלה זו, הציעו צ'ינגיואן ה, טכנאי ראשי שותף בבית החולים השלישי של אוניברסיטת פקין, יחד עם קון יאן, עוזר מחקר באוניברסיטת פקין ועמיתיהם, גישה מפוקחת למחצה המנצלת נתונים לא מסומנים באמצעות טכניקות מרובות כמו תיוג פסאודו. והסדרת עקביות.
המסגרת שלנו רותמת את הסינרגיה של אסטרטגיות למידה מפוקחות למחצה שונות, מייעלת את השימוש בנתונים לא מסומנים כדי לשפר את דיוק פילוח ה-MRI. מודל זה משיג ציונים גבוהים של Dice של 90.3% ו-89.4% על מערכי נתונים ציבוריים, מה שמוכיח את הפוטנציאל שלו ליישום קליני מעשי."
צ'ינגיואן הוא, טכנאי ראשי עמית בבית החולים השלישי של אוניברסיטת פקין
המחקר מציג מסגרת שיתופית המשלבת תיוג פסאודו, הסדרת עקביות ושיטות למידה חצי מפוקחות אחרות. השיטה משפרת באופן משמעותי את היציבות וההכללה של מודלים של פילוח MRI על ידי הבטחת התחזיות להישאר עקביות על פני הפרעות והגדלות שונות. הגישה אומתה באמצעות שני מערכי נתונים ציבוריים של MRI (LA ו-ACDC), והשיגה ציוני Dice של 90.3% ו-89.4%, בהתאמה, העולים על השיטות הקיימות.
על ידי בדיקה על מערכי נתונים כמו Left Atrial (LA) ו-Automated Cardiac Diagnosis Challenge (ACDC), המודל המפוקח למחצה של הצוות גבר על המודלים המבוקרים המסורתיים. לדוגמה, עם רק 10% נתונים מסומנים, השיטה המוצעת השיגה תוצאות דומות למודלים בפיקוח מלא שהוכשרו על 100% נתונים מסומנים. יעילות זו מדגישה את יכולתו של הדגם לשמור על ביצועים גבוהים גם עם מידע מסומן מוגבל.
במבט קדימה, החוקרים מתכננים להרחיב את חקר טכניקות למידה מפוקחות למחצה, במטרה לפתח שיטות מתקדמות יותר המפחיתות עוד יותר את התלות בנתונים מסומנים עבור פילוח MRI. "המטרה הסופית שלנו היא לשלב אסטרטגיות למידה נוספות בפיקוח למחצה כדי להשיג תוצאות טובות עוד יותר וליישם את הטכניקות הללו במגוון רחב יותר של משימות הדמיה רפואית", אמר קון יאן.
