Key points are not available for this paper at this time.
تتناول هذه الدراسة المجال الحيوي لكشف الميلانوما، وهو جهد يمكن أن ينقذ الحياة ويعتمد على التشخيص المبكر. الميلانوما، شكل مميت من سرطان الجلد، تمثل تحدياً كبيراً بسبب ميلها للبقاء خامدة حتى المراحل المتقدمة. تُعتبر الصور الدرموسكوبية أدوات قيمة، ولكن التمييز بين الميلانوما وآفات غير الميلانوما معقد بشكل ملحوظ. تستكشف هذه الورقة إمكانيات محولات الرؤية (ViTs)، وهي تصميم جديد للتعلم العميق مزود بآليات الانتباه الذاتي، لتعزيز تصنيف الميلانوما. نحقق في كيفية قدرة آليات الانتباه الخاصة بـ ViT على التقاط التفاصيل الدقيقة في الصور الدرموسكوبية. تركز الدراسة أيضاً على استراتيجيات الضبط الدقيق الخاصة بتحليل الصور الطبية. من خلال التجارب الدقيقة، يظهر نظامنا القائم على ViT نتائج واعدة ودقة تدريب تبلغ 97% ودقة اختبار تبلغ 91%، مما يبرز إمكانيته في إحداث ثورة في تشخيص الميلانوما.
درس شوبهت وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.