امروزه برای تحلیل تصاویر و پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری از شبکه های یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. این تکنیک ها نوعی خاصی از از یک چهارچوب هستند که از مغز انسان برای یادگیری داده ها و ساخت مدل ها تقلید می کنند یکی از این مدل ها شبکه های عصبی کانولوشن است.
در این مقاله سعی داریم ابتدا ارتباط مفاهیمی چون پردازش تصویر و بینایی ماشین را برسی نماییم و سپس به این سوال پاسخ دهیم که یادگیری چگونه در پردازش تصویر میکروسکوپ های نوری و تشخیص اطلاعات، تحول ایجاد کرده است.
سیستم بینایی ماشین، برای تفسیر اطلاعات به دست آمده از تکنیک پردازش تصویردر میکروسکوپ های نوری استفاده می کند. در حقیقت یک ماشین برای دیدن به تجهیزات سخت افزاری و نرم افزاری متفاوتی نیاز دارد. یکی از این ابزارها دوربین های سیاه یا سفید(تصاویر باینری) هستند. در صورتی که این دوربین ها آنالوگ باشند نیاز است تا تصاویر به فرمت دیجیتالی تبدیل شوند؛ سپس برای ایجاد امکان بینایی ماشین از الگوریتم های پردازش تصویر استفاده می‌شود. بدون این امکانات ماشین ها تنها قادر به ثبت تصاویر خواهند بود و توانایی تشخیص را نخواهند داشت.
پردازش تصویر چیست؟ #
پردازش تصویر (IP) یک فناوری کامپیوتری است که بر روی تصاویر اعمال می شود و به ما کمک می کند تا اطلاعات مفید را پردازش، تجزیه و تحلیل و استخراج کنیم. پردازش تصویر از فناوری های به سرعت در حال رشد است و به طور گسترده ای در طول سال ها تکامل یافته و استفاده از پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری اهمیت بسیاری پیدا کرده است.
#
میکروسکوپ نوری به عنوان یکی از ابزارهای مهم دربخش های مختلف مورد استفاده قرار می گیرد؛ از بافت شناسی و تشخیص پزشکی گرفته تا تجزیه و تحلیل مواد از کاربردهای این نوع میکروسکوپ است.
پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری چه کمکی می کند؟ #
زمان و سنجش زمان در بخش های مختلفی قابل اهمیت و تعیین کننده است. در تصمیم گیری های فوری، پارامتر زمان ضروری است و به این معناست که زمان های تجزیه و تحلیل باید تا حد امکان کوتاه باشد. بنابراین درقسمت‌هایی همچون آزامایشگاه های بیمارستانی که بالا بردن توان عملیاتی دارای اهمیت است؛ پردازش تصویر هزاران نمونه آزمایشگاهی و میکروسکوپی در روز ضروری بوده است که با استفاده از پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری میسر می شود
به همین سبب تقاضا برای استفاده از فناوری و تکنیک های پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری و با توان عملیاتی بالا افزایش یافته است. سیستم های میکروسکوپ نوری می‌تواند دستیابی به داده های نمونه های بیشتری را فراهم کند. از مواردی که تجزیه و تحلیل خودکار بر بهبود توان عملیاتی آزمایشگاه ها تأثیر بخصوص دارد تشخیص تصاویر به کمک بینایی ماشین و پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری است.
میکروسکوپ نوری به عنوان یکی از ابزارهای مهم دربخشهای مختلف مورد استفاده قرار می گیرد از بافت شناسی و تشخیص پزشکی گرفته تا تجزیه و تحلیل مواد از کاربردهای این نوع میکروسکوپ است.
میکروسکوپ نوری یا ریزنمای نوری یکی از انواع میکروسکوپ است که از نور مرئی و سیستمی متشکل از چند لنز برای بزرگنمایی اجسام، موجودات و ساختار موادی که با چشم غیر مسلح قابل بررسی نیستند استفاده می کند.
قدرت بزرگ نمایی میکروسکوپ نوری، دید وسیعی را در مورد ساختارهای میکروسکوپی که با چشم غیر مسلح قابل مشاهده نیستند امکان پذیر کرده است. میکروسکوپ نوری یکی از روش های تصویربرداری بسیار متنوع برای تشخیص بیماری است.
یادگیری عمیق چگونه داده های پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری را تحلیل می کند؟ #
در تشخیص پزشکی و استفاده از تکنیک های پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری، هنوز راه های زیادی برای بهبود کارایی و دقت عملکرد وجود دارد و موارد چالش برانگیز دیگری نیز وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرد.
یکی از این چالش‌ها حجم داده های تولید شده است؛ این بدان معناست که داده ها به حجم زیادی از ذخیره سازی نیاز دارند و باید در اغلب مراحل داده ها تا حد ممکن قابل مدیریت و برای تجزیه و تحلیل پردازش شوند.
مدل یادگیری عمیق از مجموعه داده‌های آموزشی تصاویری که با پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری ذخیره شده؛ برای یادگیری نشانگرهای بافت شناسی در یک بیماری خاص استفاده می کند. هنگامی که مدل آموزش داده شد؛ سپس می تواند تصاویر را براساس معیارهایی مانند وجود یا عدم وجود آن ویژگی ها طبقه بندی کند.
رویکردهای یادگیری عمیق به ویژه از نظر اندازه مجموعه داده‌های آموزشی در مقایسه با سایر روش‌های یادگیری ماشینی مشکل تر هستند، اما روش‌هایی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) که تمایل به استخراج ویژگی‌های مهم‌تر را دارند سبب افزایش دقت آنها می‌شوند.
یادگیری عمیقی که برای پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری استفاده می شود؛ گامی مهم در ارائه تشخیص های مراقبتی بوجود آورده که می تواند اطلاعات تشخیصی را در زمان های سریع و بدون نیاز به یک پزشک با تجربه ارائه دهد. علاوه بر تسریع زمان تشخیص، یکی از مزایای کلیدی حرکت به سمت هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی این نکته است که سطح مهارت پزشک بر احتمال تشخیص موفقیت آمیز تأثیر نمی گذارد.
در مواردی که ابهاماتی در تصاویر وجود دارد به این معنی است که روش‌های یادگیری عمیق که داده های پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری را تجزیه و تحلیل می کنند؛ نمی‌توانند تشخیص واضحی داشته باشند و سپس این تصاویر برای پردازش دستی علامت‌گذاری شوند.
یادگیری ماشینی به یکی از پرکاربردترین تکنیک‌های هوش مصنوعی برای شرکت‌ها، مؤسسات و افرادی که در تجارت اتوماسیون هستند تبدیل شده است و این مسئله بدون سیستم های پردازش تصویر موثر امکان پذیر نخواهد بود. که این به دلیل پیشرفت های قابل توجه در دسترسی به داده ها و افزایش قدرت محاسباتی است و به پزشکان اجازه می دهد در چندین زمینه به نتایج معناداری دست یابند.
نتیجه گیری #
امروزه وقتی صحبت از داده های تصویری می شود، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند تصاویر را به همان روشی که مغز ما انجام می دهد تفسیر کنند که تقریباً در همه جا مورد استفاده قرار می گیرند، مانند تشخیص چهره هنگام ثبت تصاویر در تلفن های هوشمند ما، خودکار کردن کارهای دستی خسته کننده، اتومبیل های خودران و هر چیز دیگری.
امروزه شرکت‌ها و سازمان‌های زیادی در بخش‌های مختلف از پردازش تصویر استفاده می کنند همچون تجسم، استخراج اطلاعات تصویر، تشخیص الگو، طبقه‌بندی، تقسیم‌بندی و بسیاری موارد دیگر که حوزه بهداشت و بخصوص حوزه آزمایشگاهی از آن مستثنی نیست و از آن برای تجزیه و تحلیل داده های حاصل شده از پردازش تصویر در میکروسکوپ های نوری و سایر تجهیزات آزمایشگاهی استفاده می کند.
