دراسة تحليلية لنماذج محولات الرؤية لتصنيف الصور الطبية وتجزئتها

الملخص

هدفت الدراسة لبيان اهمية تحليل الصور الطبية من خلال تجزئتها الدقيقة وتحديد مواقع  للحصول على ادق التفاصيل حيث قدمة هذه الدراسة نموذج لتصنيف الصور وتجزئة البيانات ضمن اطار متكامل وبيان وذلك لان الطرق التقليدية للتعليم العميق تعمل كل من التجزئة والتحليل الصورة وتصنيفها بشكل منفصل  وان النموذج  المستخدم الموحد القائم على تقنيات محولات الرؤية  يتميز ببنية مبتكرة تعتمد على مشفر مشترك وتعمل على فك تشفيل مزدوج ، ينشئ المشفر الواحد لموحد الرؤية تمثيل متكامل وغنياً للصورة المدخلة  وتستخدم بعد الانشاء بشكل متزامن  من قبل  مخصصين في تفكيك التشفير :حيث يتم اخذ عينات متدرجة للتجزئة وراس بسيط للتصنيف ويستفاد هذا النهج  من السمات المشتركة للمهام وذلك  لتعزز الكفاءة والتميز ويقلل من التكرار الهيكلي وبعد اجراء الاختبارات المكثفة على مجموعة من البيانات القياسية للتصوير الطبي تمكن النموذج من اظهار اداء متميزاً ودقيقاً ومتكامل بالمقارنة مع الهياكل الهجينة المستخدمة في الوقت الحالي  ونماذج  التي تقوم  بمهمة واحدة  من حيث الدقة والكفاءة ،وذلك من خلال دمج وظائف  التجزئة  و التصنيف في نظام واحد  واحرز النموذج تقدماً ملحوظاً نحو تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي تكون اكثر كفاءة وسهولة وفعالية في التطبيق مما يحسن سير العمل ولتحقيق افضل النتائج التشخيصية للمرضى.