نموذج أساسي لتجزئة آفات الدماغ باستخدام خليط من خبراء الأنماط

تؤدي تجزئة آفات الدماغ دورًا أساسيًا في البحث العصبي والتشخيص. نظرًا لأن آفات الدماغ يمكن أن تكون ناتجة عن تغييرات مرضية مختلفة، فإن الأنواع المختلفة من آفات الدماغ تميل إلى الظهور بخصائص مختلفة على تقنيات تصوير مختلفة. بسبب هذه التعقيدات، غالبًا ما يتم تطوير أساليب تجزئة آفات الدماغ بطريقة محددة للمهمة. يتم تطوير نموذج تجزئة محدد لنوع معين من الآفات ونمط التصوير. ومع ذلك، فإن استخدام النماذج المحددة للمهمة يتطلب تحديد نوع الآفة ونمط التصوير مسبقًا، مما يعقد نشرها في السيناريوهات الواقعية. في هذا العمل، نقترح نموذجًا أساسيًا عالميًا لتجزئة آفات الدماغ ثلاثية الأبعاد، يمكنه تلقائيًا تجزئة أنواع مختلفة من آفات الدماغ لبيانات الإدخال من تقنيات التصوير المتنوعة. نقوم بصياغة إطار عمل جديد يسمى خليط من خبراء الأنماط (MoME) مع شبكات خبراء متعددة تعنى بتقنيات التصوير المختلفة. يقوم نموذج البوابة الهرمي بدمج توقعات الخبراء ويعزز التعاون بين الخبراء. علاوة على ذلك، نقدم استراتيجية تعلم منهجية أثناء التدريب لتجنب تدهور كل شبكة خبير والحفاظ على تخصصهم. قمنا بتقييم الطريقة المقترحة على تسعة مجموعات بيانات لآفات الدماغ، تشمل خمسة أنماط تصوير وثمانية أنواع من الآفات. تظهر النتائج أن نموذجنا يتفوق على النماذج العالمية الحديثة ويوفر تعميماً واعداً لمجموعات البيانات غير المرئية.