تتطلب [العمليات الجراحية](/tag/العمليات-الجراحية) المعقدة للعمود الفقري [دقة](/tag/دقة) قصوى، وهو ما أدى إلى اعتماد [تقنيات](/tag/تقنيات) متعددة تعتمد على [التصوير](/tag/التصوير) الإشعاعي الكثيف وعلامات مثبتة على العظام، الأمر الذي قد يُعقِّد سير العمليات. ولكن مع الكشف عن نظام End2Reg، يتجه العلم إلى مسار [جديد](/tag/جديد) تمامًا يستغني عن هذه الوسائل التقليدية المرهقة.

يعمل نظام End2Reg من خلال إطار [عمل](/tag/عمل) يتميز بالتعلم العميق، حيث يركز على [تحسين](/tag/تحسين) [إجراءات](/tag/إجراءات) التسجيل والتقطيع بشكل متزامن دون الحاجة إلى [تسميات](/tag/تسميات) منفصلة. يعتمد النظام على [خوارزميات](/tag/خوارزميات) ذكية صممت خصيصاً للتسجيل، مما يعني أنه يتجاوز الحاجة إلى [التصنيف](/tag/التصنيف) اليدوي أو استخدام التسميات الضعيفة.

وفور اختباره، حقق End2Reg أداءً رائدًا في مقارنة [معايير الأداء](/tag/[معايير](/tag/معايير)-[الأداء](/tag/الأداء)) الأخرى، حيث انخفض متوسط [خطأ](/tag/خطأ) التسجيل المستهدف بمعدل 32%، وعلى صعيد آخر، تم تقليل متوسط [خطأ](/tag/خطأ) الجذر التربيعي بمعدل 61%. الأهم من ذلك، أنه قدم أداءً مستقرًا حتى في حالات إغلاق جزئي للأنسجة.

هذا التقدم يضع End2Reg في موقع متفوق [نحو](/tag/نحو) [تحقيق](/tag/تحقيق) نظام تسجيل تلقائي بالكامل، بدون الحاجة للعلامات، مما يُعزز فعالية وأمان [العمليات الجراحية](/tag/العمليات-الجراحية). وللمزيد من الاستكشاف، يمكنكم زيارة [رابط الموقع](https://lorenzopettinari.github.io/end-2-reg/) الذي يتيح [التعرف](/tag/التعرف) على الشيفرة والمزيد من [النماذج](/tag/النماذج) التفاعلية.