تشخیص بیماری آلزایمر با استفاده از یادگیری عمیق و تصاویر MRI

تشخیص بیماری آلزایمر با استفاده از یادگیری عمیق و تصاویر MRI یکی از پیشرفت‌های نوین در حوزه پزشکی و هوش مصنوعی است. بیماری آلزایمر، شایع‌ترین نوع زوال عقل، یک اختلال مغزی پیش‌رونده و غیرقابل بازگشت است که تشخیص زودهنگام آن برای مداخله و کاهش پیشرفت بیماری حیاتی است. این پایان نامه به بررسی روشی مبتنی بر شبکه عصبی کانولوشنی U-Net و بهینه‌سازی با الگوریتم ملخ برای بخش‌بندی خودکار هیپوکامپ در تصاویر MRI و تشخیص دقیق آلزایمر می‌پردازد. این روش با استفاده از داده‌های پایگاه ADNI ارزیابی شده و نتایج آن نشان‌دهنده دقت ۹۵٫۳% و ضریب دایس ۰٫۹۵۰۴ است.

اهمیت تشخیص زودهنگام آلزایمر

تشخیص زودهنگام آلزایمر به پزشکان امکان می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه را زودتر آغاز کنند. هیپوکامپ، یکی از اولین مناطق مغزی که تحت تأثیر آلزایمر قرار می‌گیرد، از طریق تصاویر MRI بررسی می‌شود. با این حال، روش‌های سنتی به دلیل خطاهای بخش‌بندی و اطلاعات محدود، کارایی کافی ندارند. استفاده از یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه U-Net، به دلیل دقت بالا، سرعت پردازش و عدم نیاز به سخت‌افزارهای پیچیده، رویکردی مؤثر برای بخش‌بندی تصاویر پزشکی ارائه می‌دهد.

روش پیشنهادی و نوآوری‌ها

در این پژوهش، شبکه U-Net با بهینه‌سازی هایپرپارامترها توسط الگوریتم ملخ بهبود یافته است. این الگوریتم با تنظیم دقیق پارامترها، دقت بخش‌بندی هیپوکامپ را افزایش داده و منجر به تشخیص بهتر بیماری شده است. استفاده از پایگاه داده ADNI برای ارزیابی، معیارهایی مانند ضریب دایس، صحت و دقت را تأیید کرده و نشان‌دهنده برتری این روش نسبت به سایر الگوریتم‌های موجود است.

کاربردها و نتایج

نتایج این روش با دقت ۹۵٫۳% و ضریب دایس ۰٫۹۵۰۴، اثربخشی بالای آن را در تشخیص خودکار آلزایمر نشان می‌دهد. این رویکرد می‌تواند به‌عنوان ابزاری کمکی برای پزشکان در تشخیص زودهنگام و مدیریت بهتر بیماری مورد استفاده قرار گیرد. همچنین، این روش با کاهش خطاهای انسانی، امکان تحلیل دقیق‌تر تصاویر پزشکی را فراهم می‌کند.

نتیجه‌گیری

تشخیص بیماری آلزایمر با استفاده از یادگیری عمیق و تصاویر MRI، راهکاری نوین برای بهبود دقت تشخیص و مداخله زودهنگام است. استفاده از شبکه U-Net و الگوریتم ملخ، این روش را به یکی از پیشرفته‌ترین ابزارهای تشخیصی تبدیل کرده است. این فناوری با ادامه توسعه، می‌تواند تأثیر بسزایی در حوزه سلامت داشته باشد.

کلمات کلیدی: تشخیص آلزایمر، یادگیری عمیق، شبکه U-Net، الگوریتم ملخ، تصاویر MRI، بخش‌بندی هیپوکامپ