پردازش تصویر هوشمندIntellimage

✍ درواقع ایده اینجاست که هر بیمارستان، همون MRIهایی که داره رو می‌ده به یک ماژول به اسم Modality Alignment. اینجا دیگه برامون مهم نیست که ورودی دقیقاً FLAIR است یا T1ce یا T2؛ مدل فقط به تعداد کانال‌های موجود نگاه می‌کنه و همه را در یک فضای ویژگی مشترک می‌ریزد. بعدش هم با کمک CAM، نواحی که احتمالاً تومور هستند رو شناسایی می‌کنیم. تا اینجا کار اولیه انجام شد، اما کیفیت مطلوب نیست. برای همین، MOSAIC یک شبکهٔ سگمنتیشن مجزا داره که این pseudo-maskهای مرحلهٔ اول را پردازش می‌کند، نویزهایشان را می‌گیرد و خروجی را اصلاح می‌کند. این بخش هم با معماری teacher–student جلو می‌رود تا یادگیری پایدارتری داشته باشیم. نتیجه‌ این هستش که چند بیمارستان می‌توانند، بدون اینکه حتی یک تصویر بیمار را با هم به اشتراک بگذارند، با داده‌های ناقص و نامتجانس و تنها با یک برچسب سادهٔ «تومور داره یا نه»، به مدلی برسند که عملکردش به مدل‌های Fully Supervised نزدیک است. جالب‌ترین بخش ماجرا، نوآوری اصلی‌اش است: هم‌ترازسازی بازنمایی‌ها با کمک اطلاعات فشردهٔ حوزهٔ فرکانس، که کار را برای مدل خیلی راحت‌تر می‌کند. 🆔️ intellimage channel: https://t.me/Intellimage https://eitaa.com/intellimage