أصبح التعلم العميق غير المراقب (Unsupervised Deep Learning) أحد أهم التطورات التقنية التي تلعب دورًا محوريًا في مجالات متعددة، وخاصة في مجال التصوير الطبي. في دراسة حديثة، تم تقديم إطار عمل جديد يعتمد على التعلم العميق غير المراقب لحل المشاكل العكسية في الأشعة المقطعية، حيث يتم معالجة بيانات كبيرة دون الحاجة إلى بيانات حقيقية للأساس.

تستند الدراسة إلى مفهوم تشابهات بين تقنيات إعادة البناء التكرارية (Iterative Reconstruction) وDeep Image Prior (DIP) وأساليب التحسين المستمرة. وهذه الفكرة تكمن في توفير إطار تدريب يضمن إعادة البناء بكفاءة عالية، وذلك بمجرد تمرير المجموعات الجديدة عبر الشبكة العصبية المدربة سلفًا، مما يعزز سرعة العمليات بمعدل يصل إلى أربعة أوامر من حيث السرعة.

تم تقييم الطريقة الجديدة على مجموعة بيانات 2DeteCT الثنائية الأبعاد، حيث أظهرت النتائج أن إعادة البناء باستخدام الشبكة العصبية ليست فقط قادرة على تقديم نتائج جديرة بالمقارنة مع الطرق التقليدية مثل (Filtered Back-Projection) و(ML Reconstruction) بل إن سرعتها جعلتها مرشحًا واعدًا لتطبيقات التصوير الحرجة للوقت.

المستقبل يبدو مشرقًا مع التوقعات للعمل على تحسين قابلية التطبيق عبر مجموعات بيانات متعددة، وتقديم تدابير مضادة ضد التنعيم المفرط، وزيادة الدقة في قياسات عدم اليقين، ومعالجة مشاكل عكسية أخرى في التصوير الطبي. إن هذا التطور يعد خطوة هامة نحو مستقبل أكثر ابتكارًا في عالم التصوير الطبي.