SÜNİ NEYRON ŞƏBƏKƏLƏRİNİN ÜRƏK TƏSVİRLƏRİNİN SEQMENTASİYASINDA TƏTBİQİ

Süni Neyron Şəbəkəsi (SNŞ) kompüter elmində yeni texnologiya kimi qəbul edilən Süni intellektin bir qoludur. Bu, bioloji neyron şəbəkələrinin strukturunu və funksiyalarını simulyasiya etməyə çalışan riyazi modeldir. SNŞ dizaynı və funksiyaları beyin, onurğa beyni və periferik qanqliyaları əhatə edən bioloji neyron şəbəkələrinin əsas tikinti bloku olan bioloji neyronun müşahidəsindən əldə edilir. Süni neyron şəbəkələri (SNŞ) müxtəlif tətbiqlər, o cümlədən təsvirin təsnifatı, seqmentasiyası və rekonstruksiyası üçün ürək görüntüləməsində geniş istifadə edilmişdir. SNŞ-ləri ürək təsvirlərinin böyük verilənlər toplusunda nümunələri tanımağı öyrənə bilən, təsvirlərin daha dəqiq və səmərəli təhlilinə imkan verən maşın öyrənmə alqoritminin bir növüdür. Süni neyron şəbəkələri ürək təsvirinin seqmentasiyasının dəqiqliyini və səmərəliliyini artırmaqda böyük vədlər göstərmişdir. SNŞ-ləri təkamül etməyə davam etdikcə, onların kardiyak görüntüləmə sahəsinə əhəmiyyətli təsir göstərəcəyi gözlənilir. Ürək şəkillərinin seqmentasiyası ürək-damar xəstəliklərinin təhlilində mühüm addımdır. Bu, miokard, mədəciklər və atriya kimi təsvir daxilində xüsusi strukturların və ya maraq bölgələrinin müəyyən edilməsini və təsvirini əhatə edir. Ürək təsvirinin seqmentasiyasının vacib olmasının bəzi səbəbləri bunlardır: • Dəqiq diaqnoz: Dəqiq seqmentasiya ürəkdəki anormallıqların və ya xəstəliklərin yerini və dərəcəsini müəyyən etməyə kömək edə bilər ki, bu da daha dəqiq diaqnoz və müalicənin planlaşdırılmasına imkan verir. • Fərdiləşdirilmiş tibb: Seqmentasiya xəstənin anatomiyası və fiziologiyası haqqında ətraflı məlumat verə bilər ki, bu da müalicə planlarını uyğunlaşdırmağa və nəticələri yaxşılaşdırmağa kömək edə bilər. • Xəstəliklərin monitorinqi: Seqmentasiya xəstəliklərin gedişatını və zamanla müalicələrin təsirlərini izləmək üçün istifadə edilə bilər ki, bu da müalicə planına vaxtında düzəlişlər etməyə imkan verir. • Şəkil ilə idarə olunan müdaxilələr: Seqmentasiya xəstənin anatomiyası haqqında ətraflı məlumat verməklə, ürək kateterizasiyası kimi müdaxilə prosedurlarının planlaşdırılmasına və rəhbərliyinə kömək edə bilər. • Tədqiqat: Seqmentasiya ürək-damar xəstəliklərinin mexanizmlərini anlamaq və yeni müalicə üsullarını inkişaf etdirmək üçün tədqiqat işlərində istifadə edilə bilən müxtəlif ürək parametrlərinin kəmiyyət ölçülərini təmin edə bilər. Ümumiyyətlə, ürək təsvirlərinin dəqiq seqmentasiyası ürək-damar xəstəliklərinin diaqnostikası, müalicəsi və monitorinqi, eləcə də tədqiqat məqsədləri üçün çox vacibdir. Süni neyron şəbəkələrinin istifadəsi də daxil olmaqla, seqmentləşdirmə üsullarında irəliləyişlər ürək təsvirinin seqmentasiyasının dəqiqliyini və səmərəliliyini xeyli yaxşılaşdıraraq, xəstələrin daha yaxşı nəticələrinə və fərdi qayğıya səbəb olub. Açar sözlər: Süni neyron şəbəkələri, Təsvirin seqmentasiyası, Görüntü keyfiyyəti, Şəbəkə arxitekturaları.