في عالم الطب، يعتبر [الدماغ](/tag/الدماغ) من أكثر الأعضاء تعقيدًا، ويعتمد في تغذيته على شبكة متتالية من [الأوعية الدموية](/tag/الأوعية-الدموية). يعتمد [الوعي](/tag/الوعي) بالأهمية الكبيرة للأوعية الدموية الصغيرة، خاصة على المقياس المتوسط (mesoscopic scale)، على [فهم](/tag/فهم) [المخاطر](/tag/المخاطر) الصحية المرتبطة بها، مثل أمراض الأوعية الصغيرة الدماغية (Cerebral Small Vessel Diseases). وفي خطوة مثيرة، أطلق [تحدي SMILE-UHURA](/tag/[تحدي](/tag/تحدي)-smile-uhura) في إطار [مؤتمر](/tag/مؤتمر) ISBI 2023 المقام في مدينة قرطاجنة بكولومبيا.

بدخول [أنظمة](/tag/أنظمة) الرنين المغناطيسي بتقنية 7 تسلا، بات بالإمكان الحصول على [صور](/tag/صور) بدقة مكانية أعلى، مما يتيح تصور هذه الأوعية الدقيقة في [الدماغ](/tag/الدماغ). لكن، كان العائق الأكبر هو نقص [مجموعات البيانات](/tag/مجموعات-[البيانات](/tag/البيانات)) المعلّمة المتاحة للجمهور، مما صعّب [تطوير](/tag/تطوير) [خوارزميات](/tag/خوارزميات) [التصنيف](/tag/التصنيف) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. التحدي استهدف سد هذه [الفجوة](/tag/الفجوة) من خلال توفير [مجموعة بيانات](/tag/مجموعة-[بيانات](/tag/بيانات)) مرجعية لصور [تصوير](/tag/تصوير) [الأوعية الدموية](/tag/الأوعية-الدموية) بتقنية Time-of-Flight باستخدام رنين مغناطيسي 7 تسلا، تم إنشاؤها من خلال مزيج من [التصنيف](/tag/التصنيف) التلقائي والتنقيح اليدوي.

في هذا البحث، تم مقارنة 16 طريقة تم تقديمها واثنتين من طرق الأساس بشكل كمي ونوعي على مجموعتين مختلفتين من [البيانات](/tag/البيانات). كانت النتائج مشجعة، حيث حققت معظم [طرق التعلم](/tag/طرق-[التعلم](/tag/التعلم)) العميق درجات [دقة](/tag/دقة) متزايدة، وصلت إلى 0.838 ± 0.066 و0.716 ± 0.125 في مجموعتي البيانات، مع [أداء](/tag/أداء) متوسط بلغ 0.804 ± 0.15.

هذا التطور يعكس الأمل الكبير في [تحسين](/tag/تحسين) [أدوات](/tag/أدوات) [التشخيص](/tag/التشخيص) والتصنيف في مجال [الطب](/tag/الطب) العصبي، ويعطي دفعة قوية لبحوث [الذكاء الاصطناعي](/tag/الذكاء-الاصطناعي) ذات الصلة. ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في [التعليقات](/tag/التعليقات).