في عالم التصوير الطبي، تتجلى أهمية الدقة في تحديد الأورام، خصوصًا خلال التخطيط للعلاج بالبروتون. تعتبر الأشعة المقطعية الغير تباينية (non-contrast CT) الخيار الشائع، ولكن، تحديات كبيرة تظل قائمة بسبب ضعف التباين بين الأورام والخلفية. ولأن الأساليب القائمة على التعلم أثبتت فعاليتها في كثير من الأحيان، إلا أنها لا تزال تعاني عند تطبيقها على الصور الغير تباينة.

ومن هنا، يأتي الابتكار في إطار العمل الجديد الذي تم تطويره تحت عنوان "فيبسام" (ViPSAM)، والذي يعتمد على نموذج "Segment Anything Model" (SAM). يقوم هذا الإطار بتحسين عملية تحديد الأورام عبر الاعتماد على المعلومات من الصور المحسنة بالتباين، مستلهمًا من الممارسات السريرية حيث يتم الاعتماد على التصوير بالرنين المغناطيسي المحسن لتحديد الأورام.

تتميز فيبسام بإدخال مُشفر لتعزيز البصر الذي يقوم باستخراج ميزات التوجيه من الصور المحسنة، بالإضافة إلى وحدة اهتمام متبادل مُوجهة بصريًا تعمل على دمج الميزات من الصور الغير تباينة والتباينة، مما يُعزز من تمثيل الأورام في المناطق ذات التباين الضعيف.

عُدّل أيضًا مُفكك القناع بأسلوب فعّال من حيث المعلمات ليستخدم التوجيهات البصرية بشكل مثالي. وقد تم تقييم أسلوب فيبسام المقترح على تحديد أورام الكبد باستخدام الأشعة المقطعية الغير تباينة، وظهرت النتائج التجريبية متفوقة على الطرق التقليدية القابلة للمقارنة. فقد أثبتت فيبسام فعالية كبيرة في تقديم تقنيات أكثر دقة وموثوقية في تحديد الأورام في الصور المحرومة من التباين.

بهذه التقنية الجديدة، يُمكن لفيبسام أن يحدث تحولاً هائلاً في طريقة تشخيص ومعالجة الأورام، مما يفتح آفاقًا جديدة في التصوير الطبي.