نحو تقسيم التصوير بالرنين المغناطيسي القلبي بمستوى سريري: مجموعة من تحسينات معماريات UNet

يعد الدقة في تقسيم التصوير بالرنين المغناطيسي القلبي أمرًا أساسيًا للتحليل الكمي لتركيب القلب ووظيفته في الممارسة السريرية. في هذه الدراسة، نقترح إطار عمل تجميعي يجمع بين عدة معماريات محسنة تعتمد على UNet لتحقيق أداء تقسيم قوي وموثوق سريريًا. يدمج الإطار عدة نماذج، بما في ذلك أشكال متعددة من UNet القياسي، وResidual UNet، وAttention UNet، محسنًا من خلال ضبط المعاملات الفائقة الموسع وزيادة البيانات على مجموعة بيانات CAMUS المعتمدة على الأفراد. توضح النتائج التجريبية أن طريقتنا تحقق معامل تشابه Dice بمقدار 0.91، متجاوزة عدة طرق متقدمة مذكورة في الأدبيات الحديثة. علاوة على ذلك، يظهر الإطار المقترح استقرارًا استثنائيًا عبر الأفراد ويحافظ على أداء تعميم عالي، مما يدل على إمكاناته القوية للنشر السريري الواقعي. يسلط هذا العمل الضوء على فعالية تقنيات التعلم العميق التجميعية لتقسيم الصور القلبية ويمثل خطوة واعدة نحو التحليل الآلي بمستوى سريري في تصوير القلب.