الكشف عن العقيدات الرئوية، وتقسيمها وتصنيفها باستخدام التعلم العميق: مراجعة أدبية شاملة

يعتبر سرطان الرئة أحد الأسباب الرئيسية للوفيات المرتبطة بالسرطان على مستوى العالم، مما يبرز أهمية الكشف المبكر. ظهرت أنظمة التشخيص المعتمدة على الحاسوب كأدوات قيمة لمساعدة أطباء الأشعة في تحليل الصور الطبية، لا سيما في سياق فحص سرطان الرئة. يتضمن خط الأنابيب النموذجي لتشخيص سرطان الرئة الكشف عن العقيدات الرئوية، وتقسيمها، وتصنيفها. على الرغم من أنه تم استخدام طرق التعلم الآلي التقليدية في السنوات السابقة بنجاح كبير، تركز هذه المراجعة الأدبية على أحدث أساليب التعلم العميق. الهدف هو استخلاص رؤى رئيسية ومنهجيات من دراسات التعلم العميق التي تُظهر نتائج تجريبية عالية في هذا المجال. تتعمق هذه الورقة في قواعد البيانات المستخدمة، وخطوات ما قبل المعالجة المعتمدة، وتقنيات زيادة البيانات المستخدمة، والطرق المقترحة المدرجة في الدراسات ذات النتائج الاستثنائية. تستفيد الدراسات المراجعة بشكل رئيسي من منهجيات التعلم العميق المتطورة، التي تشمل الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs) ونسخها المتقدمة مثل الشبكات العصبية التلافيفية الثلاثية الأبعاد، بالإضافة إلى أساليب مبتكرة أخرى مثل الشبكات الكبسولية والمحولات. تعكس الأساليب التي تمت دراستها في هذه الدراسات التطور المستمر للتقنيات العميقة للكشف عن العقيدات الرئوية، وتقسيمها وتصنيفها. تساهم المنهجيات، والمجموعات البيانات، والتقنيات المناقشة هنا مجتمعة في تطوير أنظمة التشخيص المعتمدة على الحاسوب بشكل أكثر كفاءة، مما يمكّن أطباء الأشعة والمهنيين الصحيين في مكافحة هذه المرض المميت.