محول الرؤية المتباين المُشرف لتصنيف صور الأنسجة المرضية لحليب الثدي

سرطان القنوات الغازية الغازي (IDC) هو الشكل الأكثر انتشارًا لسرطان الثدي. يعد الفحص المرضي لأنسجة الثدي أمرًا حاسمًا في تشخيص وتصنيف سرطان الثدي. على الرغم من أن الطرق الحالية قد أظهرت نتائج واعدة، إلا أنه لا يزال هناك مجال للتحسين في دقة التصنيف والتعميم لـ IDC باستخدام صور الأنسجة المرضية. نقدم نهجًا جديدًا، وهو محول الرؤية المتباين المُشرف (SupCon-ViT)، لتحسين تصنيف سرطان القنوات الغازية من حيث الدقة والتعميم من خلال الاستفادة من نقاط القوة والمزايا الجوهرية لكل من تعلم الانتقال، أي المحول المدرب مسبقًا، وتعلم التباين المُشرف. تُظهر نتائجنا على مجموعة بيانات نموذجية لسرطان الثدي أن SupCon-ViT يحقق أداءً رائدًا في تصنيف IDC، مع نتيجة F1 قدرها 0.8188، ودقة 0.7692، وخصوصية 0.8971، مما يتفوق على الطرق الحالية. بالإضافة إلى ذلك، يظهر النموذج المقترح مرونة في السيناريوهات التي تحتوي على بيانات مصنفة قليلة، مما يجعله فعالاً للغاية في البيئات السريرية الواقعية حيث تكون البيانات المصنفة محدودة. تشير نتائجنا إلى أن تعلم التباين المُشرف بالاشتراك مع المحولات الرؤية المدربة مسبقًا يبدو أنه استراتيجية قابلة للتطبيق لتصنيف دقيق لـ IDC، مما يمهد الطريق لتشخيص أكثر كفاءة وموثوقية لسرطان الثدي من خلال تحليل صور الأنسجة المرضية.