Dermaskopik tasvirlardan sochga oid artefaktlarni bartaraf qilishning transformer texnologiyalari va tasvir qismlarini tiklash(inpainting) ga asoslangan algoritmi
Annotatsiya
Dermaskopik tasvirlar teri o'smalarini erta aniqlash va differensial tashxislashda keng qo'llaniladi. Biroq, tasvirlarda uchraydigan soch artefaktlari diagnostika jarayonida jiddiy muammolarga olib keladi. Soch tolalari pigment tarmoqlari, shikastlanish chegaralari va rang gradiyentlarini qoplashi natijasida ham sun'iy intellekt (SI)ga asoslangan modellar, ham shifokorlarning vizual baholashga salbiy ta'sir qiladi. Ushbu tadqiqotda dermaskopik tasvirlardan soch artefaktlarni olib tashlash uchun ikki bosqichli chuqur o'qitishga asoslangan yondashuv taklif qilindi. Birinchi bosqichda soch tolasi va uning soyalari SegFormerWithDropout arxitekturasi yordamida segmentatsiya qilinadi. Bunda dropout mexanizmi modellarning barqarorligini oshiradi, shadow-aware kengaytirilgan kanal esa soyalarni niqoblash imkonini beradi. Ikkinchi bosqichda gibrid Mask-Aware Transformer(MAT)+(Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions) LaMa tasvir qismlarini tiklash generatori global va lokal kontekst asosida niqoblangan joylarni tiklash, artefaktlarsiz klinik tuzilmalarni (pigment tarmog'i, rang o'zgarishlari, chegaralar) qayta tiklash uchun qo'llaniladi. Taklif qilingan yondashuv HAM10000 ma'lumotlar to'plamida sinovdan o'tkazildi va Dice (0.967), IoU (0.935) va SSIM (0.915) kabi yuqori ko'rsatkichlariga erishildi. Olingan natijalar shuni ko'rsatdiki, taklif qilingan usul dermaskopik tasvirlar sifatini oshirish orqali diagnostika tizimlarining umumiy samaradorligini oshirishi mumkin.
Hali tarjima qilinmagan