تقدير عدم اليقين القائم على التعلم العميق لتحليل دقيق لصور الموجات فوق الصوتية للرئة

أصبح تصوير الموجات فوق الصوتية للرئة أداة تشخيصية مهمة لعدة حالات تنفسية. أظهرت نماذج التعلم العميق نتائج رائعة في تصنيف الشذوذ في صور الموجات فوق الصوتية للرئة. ومع ذلك، فإن هذه النماذج عادة ما تقدم توقعات حتمية، متجاهلة عدم اليقين الفطري الموجود في تحليل الصور الطبية. يقدم هذا البحث نهجًا جديدًا لتقدير عدم اليقين في نماذج التعلم العميق لتحليل دقيق لصور الموجات فوق الصوتية للرئة. يستفيد الإطار المقترح من مزيج فريد من إسقاط مونت كارلو والشبكات العصبية البايزية لتوفير تقديرات موثوقة لعدم اليقين. من خلال دمج هذه التقنيات، يكتسب النموذج القدرة على التقاط وتمثيل عدم اليقين الفطري المرتبط بتحليل الصور الطبية. توضح التجارب الواسعة التي تم إجراؤها على مجموعة بيانات متنوعة فعالية وجدة هذا النهج. يعزز تضمين تقدير عدم اليقين دقة التصنيف وعمليات اتخاذ القرار في تشخيص الموجات فوق الصوتية للرئة، مما يضع معيارًا جديدًا لتطبيق التعلم العميق في تحليل الصور الطبية. يمكن أن تُعزز المنهجية الجديدة المقدمة في هذه الدراسة الثقة في أدوات التشخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مما يعزز تكاملها في الممارسة السريرية ويدعم تحسين رعاية المرضى ونتائجهم.