تحقيق التصنيف الفوري لزوائد القولون على وحدات المعالجة المركزية العادية عبر هيكل خفيف للغاية

في خطوة ثورية [نحو](/tag/نحو) [تحسين](/tag/تحسين) الكشف المبكر عن [سرطان](/tag/سرطان) القولون، طور الباحثون مجموعة [نماذج](/tag/نماذج) UltraSeg التي تتيح [تصنيف](/tag/تصنيف) زوائد القولون في الزمن الحقيقي باستخدام وحدات المعالجة المركزية ([CPUs](/tag/cpus)) العادية. يعتمد هذا [الابتكار](/tag/الابتكار) على [تصميم](/tag/تصميم) خفيف للغاية يقل عن 0.3 مليون معلمة، مما يسهل تطبيقه في العيادات التي تفتقر إلى المعدات المتطورة.

يعتبر UltraSeg-108K، الذي يحتوي على 0.108 مليون معلمة، نقطة انطلاق في [تحقيق](/tag/تحقيق) ضغط شديد للنموذج، بينما يقوم UltraSeg-130K (0.130M) بدمج [تقنية](/tag/تقنية) دمج خفيفة [عبر](/tag/عبر) الطبقات، مما يعزز فعالية النموذج في بيئات متعددة المراكز.

تم استبدال المكونات الثقيلة التي تحتوي على [عدد](/tag/عدد) كبير من المعلمات بتقنيات جديدة تشمل التفاف ديلاتي متعدّد المعدلات ودمج مع مراعاة الانتباه، مما نَجحَ في [تحقيق](/tag/تحقيق) معدل [أداء](/tag/أداء) أعلى من 50 إطارًا في الثانية (FPS) عند [دقة](/tag/دقة) 256×256 و30 إطارًا في الثانية عند [دقة](/tag/دقة) 352×352، مع الحفاظ على [دقة](/tag/دقة) [طبية](/tag/طبية) عالية.

عند تقييمه على سبعة [مجموعات بيانات](/tag/مجموعات-[بيانات](/tag/بيانات)) عامة، حقق UltraSeg-130K نتائج تفوق 0.8 في درجات Dice عند كلا الدقتين، متفوقًا بشكل كبير على جميع [النماذج](/tag/النماذج) [المنافسة](/tag/المنافسة) الأخرى التي تحتوي على أقل من 0.3 مليون معلمة. والأكثر إثارة للإعجاب، أنه قد يساوي أو يتجاوز [أداء](/tag/أداء) [نموذج](/tag/نموذج) [UNet](/tag/unet)-Medium، الذي يحتوي على 7.76 مليون معلمة، باستخدام فقط 1.7% من معالمه.

عندما يتم توسيع النموذج إلى 4.38 مليون معلمة، يحقق UltraSeg [دقة](/tag/دقة) تتنافس مع [النماذج](/tag/النماذج) الثقيلة الأكثر تقدمًا، بينما يحافظ على ميزة كبيرة في [عدد](/tag/عدد) المعلمات. يوفر [هذا العمل](/tag/هذا-العمل) نتائج قابلة للاستخدام في المناطق ذات الموارد المحدودة، ويشكل خريطة طريق قابلة للتكرار للحلول الذكية في الوقت الحقيقي في مجالات [طبية](/tag/طبية) تتجاوز التنظير.