في عالم الطب الحديث، تُعتبر كسور العمود الفقري العنقي من التحديات الكبرى التي تتطلب تشخيصًا سريعًا ودقيقًا. وبينما كانت عملية تفسير صور التصوير المقطعي (CT) الكلاسيكية تمثل تحديًا بسبب صعوبة تقييم الإصابات الدقيقة عبر مساحات ثلاثية الأبعاد ضخمة، توصل الباحثون إلى نهج مبتكر يمكن أن يُحدث ثورة في هذا المجال.

هذا النهج يعتمد على استخدام أقنعة فقرات العمود الفقري المستخرجة من تصوير ثنائي الأبعاد (2D) بدلاً من الاعتماد على التقنيات المعقدة التي تتطلب بيانات ثلاثية الأبعاد كاملة (3D). حيث يُستخدم كاشف YOLOv8 لتحديد مناطق العمود الفقري المعنية من خلال تحليلات متعددة الزوايا، محققًا دقة متوسطة في تقاطع المناطق تصل إلى 94.45%.

بعد ذلك، يتم استخدام نموذج DenseNet121-Unet لإجراء تقسيم متعدد للفقرات بناءً على حالات الطاقة المعتمدة على التصوير الجانبي والجبهي، محققًا درجة Dice متوسطة تصل إلى 87.86%. يتم بعد ذلك دمج الأقنعة ثنائية الأبعاد المتوقعة لإنتاج أقنعة ثلاثية الأبعاد تقريبة لكل فقرة، مما يتيح استخلاص كميات دقيقة من البيانات من صور التصوير المقطعي الأصلية.

تجري عملية تحليل هذه الكميات من خلال مجموعة من نماذج CNN-Transformer المتكررة، مما يؤدي إلى تحقيق نتائج مبهرة في الدقة، حيث تصل درجات F1 إلى 68.15 و82.26 على مستوى الفقرة والمريض على التوالي. أما بالنسبة لمعلمات الأداء الأخرى، فقد أظهرت النتائج مناطق تحت منحنى التشغيل المستقبلي تصل إلى 91.62 و90.95.

هذا التطور يشير إلى أن استخدام القناع المستخرج من التصوير الثنائي الأبعاد يمثل بديلاً قادراً لمراحل التقسيم ثلاثي الأبعاد التقليدية. لذا، يُعد هذا البحث خطوة مهمة نحو تحسين فعالية تشخيص كسور العمود الفقري العنقي.