مقارنة بين محولات الرؤية والشبكات العصبية التلافيفية في تحليل الصور الطبية: مراجعة منهجية

في مجال تحليل الصور الطبية الذي يتطور بسرعة والذي يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI)، يعدّ اختيار النماذج الحاسوبية المناسبة أمراً حاسماً للتشخيص الدقيق ورعاية المرضى. تقدم هذه المراجعة الأدبية مقارنة شاملة بين محولات الرؤية (ViTs) والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وهما تقنيتان رائدتان في مجال التعلم العميق في تصوير الطب. أجرينا مسحاً بشكل منهجي. تم إيلاء اهتمام خاص للمتانة والكفاءة الحاسوبية وقابلية التوسع والدقة لهذه النماذج في التعامل مع مجموعات البيانات الطبية المعقدة. تشمل المراجعة نتائج من 36 دراسة وتشير إلى اتجاه جماعي يظهر أن النماذج المعتمدة على المحولات، ولا سيما ViTs، تظهر إمكانات كبيرة في مهام التصوير الطبي المتنوعة، مُظهِرة أداءً متفوقاً عند مقارنتها بنماذج CNN التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، من الواضح أن التدريب المسبق مهم لتطبيقات المحولات. نتوقع أن تساعد هذه الدراسة الباحثين والممارسين في اختيار النموذج الأنسب لمهام تحليل الصور الطبية المحددة، مع أخذ الحالة الحالية للفن والاتجاهات المستقبلية في هذا المجال في الاعتبار.