استفاده از شبکه های عصبی گراف...
ظرفیت 7 نفر
توضیحات
شرح
این پروژه به بررسی استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks) از جمله شبکه‌های کانولوشنی گراف (Graph Convolutional Networks) و شبکه‌های توجه گراف (Graph Attention Networks) می‌پردازد تا نتایج درمانی و احتمال عود مجدد در بیماران مبتلا به سرطان پستان را پیش‌بینی کند. در این تحقیق، از داده‌های رادیومیکس و داده‌های بالینی به‌صورت ترکیبی استفاده می‌شود تا مدل‌های هوش مصنوعی دقیق‌تری ایجاد شوند که بتوانند الگوهای پیچیده موجود در داده‌ها را شناسایی و تحلیل کنند.
داده‌های رادیومیکس شامل اطلاعات استخراج شده از تصاویر پزشکی مانند MRI یا CT اسکن هستند که ویژگی‌های مختلف بافتی و ساختاری را به‌صورت کمی ارائه می‌دهند. این داده‌ها به همراه داده‌های بالینی که اطلاعات مربوط به وضعیت سلامت بیماران و پروفایل‌های درمانی آن‌ها را شامل می‌شود، به‌صورت گراف مدل‌سازی می‌شوند.
شبکه‌های عصبی گراف، به‌خصوص GCNها و GATها، قادرند ساختارهای پیچیده‌ای مانند گراف‌ها را پردازش کنند و ارتباطات غیرخطی میان داده‌ها را در نظر بگیرند. این توانایی به این مدل‌ها اجازه می‌دهد تا تأثیر ویژگی‌های مختلف رادیومیکس و بالینی را بر نتایج درمانی بیماران به‌طور دقیق‌تری محاسبه کنند.
این پروژه می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی نتایج درمانی و شناسایی بیماران با خطر بالای عود مجدد کمک کند، که به نوبه خود منجر به ارائه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده و بهینه‌تری برای بیماران سرطان پستان خواهد شد. این رویکرد نوین، ترکیبی از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق و داده‌های پیچیده پزشکی است که می‌تواند تأثیرات مهمی در حوزه درمان سرطان داشته باشد.
تمامی حقوق مادی و معنوی این سایت برای آکادمی سورنا است
Zmat24