الكشف الدقيق والفعال عن مرض السل باستخدام نموذج التعلم العميق المنقول

الملخص

يُعدّ مرض السل من الأمراض المعدية شديدة الخطورة على صحة الإنسان، حيث إن الكشف المبكر عنه يساعد في تحسين العلاج والحد من انتشار المرض. يُعتبر الكشف التلقائي عن السل أمرًا بالغ الأهمية في الحالات التي تشهد نقصًا في الموارد التشخيصية والحاجة إلى سرعة الكشف. يعتمد الكشف التلقائي على أنظمة تشخيصية حاسوبية قادرة على إنتاج تقارير تشخيصية دقيقة وسريعة مع معدل خطأ أقل مقارنةً بالتشخيص البشري، مما يتيح إمكانية إجراء فحوصات جماعية أكثر فعالية باستخدام موارد أقل. الهدف الرئيس من هذه الدراسة هو تطوير نظام فعال للكشف بمساعدة الحاسوب يساعد الأطباء على اتخاذ قرارات أكثر دقة في تشخيص مرض السل. اعتمد البحث على نموذج التعلم العميق للكشف عن عدوى السل، ولتقليل الحاجة إلى البيانات وضبط المعاملات الفائقة تم استخدام تقنية التعلم بالنقل. النموذج المستخدم هو VGG-19، حيث تم تقييم أدائه باستخدام 4200 صورة. أظهرت نتائج الاختبار تحقيق دقة بلغت ‎%99.444 واستدعاء بنسبة ‎%97.143، مما يشير إلى أن النموذج المقترح يتميز بالموثوقية والدقة، ويمكن اعتماده كوسيلة للكشف عن مرض السل مستقبلًا عبر تطبيقات آنية في المجال الطبي.