ثورة في التصوير الطبي: مقارنة شاملة لأساليب تطبيع شدة الصور في تشخيص الركبة

في عصر تتسارع فيه خطوات العلم والتكنولوجيا، يعد الأداء القوي للنماذج العميقة في التصوير الطبي أمرًا بالغ الأهمية. ولايزال التطوير في هذا المجال يتطلب فحص أوضاع مختلفة، بما في ذلك "تطبيع الشدة" (intensity normalisation)، وهو عامل مؤثر لكنه لم يحظَ بالاهتمام الكافي حتى الآن. يأتي هذا البحث ليقدم مقارنة ممنهجة لسبعة طرق مختلفة لتطبيع الشدة وتأثيرها على أداء نموذج 3D U-Net في تحديد الغضروف المفصلي من تصوير الركبة بالرنين المغناطيسي (MRI).

تضمنت الأساليب المُقارنة تقنيات تقليدية مثل "السلم القياسي" (standard scaling)، تقنيات قائمة على الهستوغرام، وأسلوب قائم على النموذج المختلط الغاوسي (GMM). تم تدريب النماذج باستخدام بيانات مجموعة IWOAI 2019 وتم تقييم الأداء على مجموعات اختبار داخلية وخارجية (SKM-TEA) لتحديد مدى القدرة على التعميم.

أظهرت النتائج أن الأداء كان متقاربًا نسبيًا في البيانات الداخلية، لكن الفوارق كانت ملحوظة في البيانات الخارجية، حيث أظهرت أساليب Z-score، وتطابق الهستوغرام Ny’ul، وCLAHE متانة أكبر مقارنة بأساليب أخرى. ومع ذلك، كانت هذه الفروق صغيرة مقارنة بالانخفاض الكبير في الأداء بين المجموعات، مما يعكس التحدي الكبير الذي يمثله تحول البيانات.

في الختام، بينما كان لتطبيع الشدة تأثير قابل للقياس على قدرة النموذج على التعميم، إلا أن تأثيره كان محدودًا نسبيًا مقارنة بتأثير تحول المجال، مما يجسد الحاجة إلى استراتيجيات مكملة لضمان نشر موثوق.