تعزيز التعلم العميق متعدد النماذج للتشخيص السريع والدقيق للأمراض الرئوية باستخدام تصوير الأشعة السينية للصدر

الخلفية: العبء العالمي للأمراض التنفسية مثل الإنفلونزا، والسل، والالتهاب الرئوي الفيروسي يتطلب أدوات تشخيصية سريعة ودقيقة لتحسين استجابة الرعاية الصحية. تواجه الطرق الحالية، بما في ذلك RT-PCR وتصوير الأشعة السينية للصدر، قيوداً في الدقة، والسرعة، وسهولة الوصول، والتكلفة الفعالة، خاصة في البيئات المحدودة الموارد، مما يؤدي غالباً إلى تأخير العلاج وزيادة الانتقال. الطرق: تقدم هذه الدراسة نهج التعلم العميق متعدد النماذج المعزز (EMDL) لمعالجة هذه التحديات. يدمج EMDL مجموعة من خمسة نماذج تعلم عميق مدربة مسبقاً (VGG-16، VGG-19، ResNet، AlexNet، و GoogleNet) مع معالجة متقدمة للصور (تحسين التوزيع التكراري وزيادة التباين) وخط أنابيب جديد لاختيار الميزات وتحسينها متعدد المراحل (PCA، SelectKBest، تحسين سرب الجسيمات الثنائي (BPSO)، وتحسين الذئب الرمادي الثنائي (BGWO)). النتائج: تم تقييم EMDL على مجموعتين مستقلتين من بيانات الأشعة السينية للصدر، حيث حقق دقة عالية في التصنيف متعدد الفئات للإنفلونزا، والالتهاب الرئوي، والسل. إن استراتيجيات تحسين الصورة واختيار الميزات المجمعة حسنت بشكل كبير من دقة التشخيص وقوة النموذج. الاستنتاجات: يوفر إطار عمل EMDL حلاً قابلاً للتوسع وفعالاً للتشخيص الدقيق والمتاح لأمراض الرئة، مما قد يُحسن فعالية العلاج ونتائج المرضى، خصوصاً في البيئات المحدودة الموارد.