מסגרת למידה עמוקה מבוססת EfficientNetB7 לסיווג משופר של תמונות היסטופתולוגיות של סרטן הריאות והמעי הגס

Pai H. Aditya; T. R. Mahesh; J. V. Muruga Lal Jeyan; Surbhi Bhatia Khan; Shakila Basheer; Ali Algarni

doi:10.3791/68812

Research Article

מסגרת למידה עמוקה מבוססת EfficientNetB7 לסיווג משופר של תמונות היסטופתולוגיות של סרטן הריאות והמעי הגס

DOI:

10.3791/68812

⸱

February 6th, 2026

Pai H. Aditya¹ , T. R. Mahesh² , J. V. Muruga Lal Jeyan¹ , Surbhi Bhatia Khan³^,⁴ , Shakila Basheer⁵ , Ali Algarni⁶^,⁷

¹Department of CSE, MIT School of Computing, MIT Art, Design and Technology University, ²Department of Computer Science & Engineering, Faculty of Engineering and Technology, JAIN (Deemed-to-be University), ³School of Science, Engineering and Environment, University of Salford, ⁴Centre for Research Impact and Outcome, Chitkara University, ⁵Department of Information Systems, College of Computer and Information Science, Princess Nourah bint Abdulrahman University, ⁶Department of Informatics and Computer Systems, College of Computer Science, King Khalid University, ⁷Center for Artificial Intelligence, King Khalid University

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

כאן אנו מציגים מערכת למידה עמוקה עם מודל EfficientNetB7 לסיווג מדויק של תמונות היסטופתולוגיות של סרטן הריאות והמעי הגס. המודל השיג דיוק של 96% באמצעות יישום עיבוד מוקדם, הגדלת נתונים ולמידת העברה. לשיטה יש סיכוי גבוה לסייע באבחון קליני של סרטן.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אבחון מוקדם של סרטן ריאות ממלא תפקיד מרכזי בהבטחת שיפור הטיפול וההישרדות של המטופלים. זהו מוקד מרכזי במחקר קליני. הבינה המלאכותית (AI) שינתה את הפתולוגיה על ידי שיפור משמעותי של הדיוק האבחוני והיעילות. מחקר זה מציג מודל למידה עמוקה חזק בצורת מודל EfficientNetB7 מאומן מראש, לסיווג תמונות היסטופתולוגיות של רקמות המעי הגס והריאות בדיוק גבוה מאוד של 96%. ביצועי המודל הותאמו באמצעות שיטות קדם-עיבוד מתקדמות, כיוונון עדין וטכניקות הגדלת נתונים ייחודיות לתחום. אסטרטגיות אלו מסייעות להפחית בעיות כמו חוסר איזון מעמדי ושינויים היסטולוגיים עדינים. כדי להתמודד עם בעיית התאמת יתר, שולבו מספר טכניקות להגדלת נתונים, והוכנס קריטריון עצירה מוקדם. גישה זו אפשרה הכשרה יעילה וחסכונית כלכלית. אימות מעמיק של המודל מראה שימושיות גבוהה ליישומים קליניים ומאפשר לפתולוגים לספק אבחנות מדויקות ובזמן אמת. שילוב מודלים מתקדמים של למידה עמוקה בתהליכי דימות רפואיים טומן בחובו הבטחה רבה לאבחון מוקדם ומדויק של סרטן, ובסופו של דבר משפר את תוצאות המטופלים.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

סרטן הריאות והמעי הגס הוא בין סוגי הסרטן השכיחים ביותר בעולם מבחינת תמותה. סרטן הריאות הוא הסרטן הקטלני המוביל עם למעלה מ-1.8 מיליון מקרי מוות בשנה, ואחריו סרטן המעי הגס הוא הגורם השלישי בשכיחותו לתמותה מסרטן, לפי נתוני בריאות עולמיים. אבחון מדויק ומוקדם הוא חיוני לטיפול יעיל ולשיפור ההישרדות של סוגי הסרטן הללו. בדיקה היסטופתולוגית, או הערכה מיקרוסקופית של דגימות רקמה על ידי פתולוגים, נותרה אחת השיטות הנפוצות ביותר לגילוי סרטן¹. איור 1 מציג את הדגימה של תמונות היסטופתולוגיות של מספר סוגי ריאות ורקמות מעי גס².

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה לא כלל ניסויים ישירים על משתתפים אנושיים או בעלי חיים. כל העבודה בוצעה באמצעות מאגר נתונים LC25000 אנונימיים זמין לציבור, הכולל תמונות היסטופתולוגיות, שלא כללו מידע מזוהה על מטופל או טיפול ישיר ברקמות אנושיות. לא נדרשה אישור מוועדת ביקורת מוסדית (IRB) או ועדת טיפול ושימוש בבעלי חיים מוסדית (IACUC). כל ההליכים עמדו בסטנדרטים אתיים ועמדו בתנאי השימוש של מאגר הנתונים למחקר אקדמי. איור 2 מציג את שלבי דיאגרמת זרימת העבודה.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

איור 4 מציג את האימון והדיוק של האימות. איור 5 מציג את אובדן האימון והאישור.

figure-results-1
איור 4: דיוק אימון ואימות לאורך תקופות. איור זה מציג את התקדמות הדיוק הן עבור מערכות אימון והן עבור מערכות אימות בכל התקופות, ומדגים כיצד ביצועי המודל מ.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

בסקירה הביקורתית של מקרים שסומנו בטעות במסגרת ארכיטקטורת הלמידה העמוקה EfficientNetB7, מתבצע בדיקה ביקורתית במקרים שבהם תחזיות המודל אינן תואמות תוויות אמיתיות במאגר הנתונים של הוולידציה. ניתוח ביקורתי הוא בעל חשיבות עליונה בניתוח טעויות מסוימות בסיווג, במיוחד כאשר המודל מסווג באופן שגוי תכונות היסטופתולוגיות שונות של רקמות הריאה והמעי הגס^. התהליך הוא לבצע תחזיות מחלקות על כל התמונות בקבוצת האימות ולהשוות אותן לסיווגים אמיתיים. התמונות שסווגו בטעות מסומנות באמצעות.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים מצהירים כי אין ניגוד עניינים בנוגע לפרסום כתב היד הזה. לא השפיעו על המחקר, התוצאות או המסקנות שהוצגו בעבודה זו.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה נתמך על ידי פרויקט התומכים של אוניברסיטת הנסיכה נורא בינת עבדולרחמן מספר פרויקט (PNURSP2026R195), אוניברסיטת הנסיכה נורא בינת עבד אלרחמן, ריאד, ערב הסעודית. המחברים מביעים את הערכה לדיקן המחקר והלימודים לתארים מתקדמים באוניברסיטת המלך חאליד על מימון עבודה זו באמצעות מחקר קבוצתי גדול תחת מענק מספר RGP2/749/46.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
Name	Company	Catalog Number	Comments
כרטיס מסך A100 (CUDA)	NVIDIA	CUDA גרסה 11.0	האצת GPU לאימון והערכת מודלים.
פלטפורמת קאגל	גוגל	לא זמין	מחברת מבוססת ענן לפיתוח מודלים בלמידת מכונה
קראס	TensorFlow (גוגל)	גרסה 2.6.0	API ללמידה עמוקה שרץ מעל TensorFlow.
LC25000	בורקובסקי AA, בוי MM, תומאס LB, וילסון CP, דהלנד LA, מסטורידס SM. מאגר נתונים היסטופתולוגי לסרטן ריאות ומעי גס (LC25000)	לא זמין	מאגר נתונים זה מכיל 25,000 תמונות היסטופתולוגיות עם 5 מחלקות. כל התמונות הן בגודל 768 x 768 פיקסלים ובפורמט קובץ jpeg.
Matplotlib	קרן התוכנה של פייתון	גרסה 3.5.0	ספריית ויזואליזציה לתכנון תוצאות.
NumPy	קרן התוכנה של פייתון	גרסה 1.19.5	ספריית מחשוב נומרי.
OpenCV	קוד פתוח	גרסה 4.5.4	ספריית עיבוד תמונה וראיית מחשב.
פנדות	קרן התוכנה של פייתון	גרסה 1.3.4	כלי לניתוח ומניפולציה של נתונים.
פייתון (הפצת אנקונדה)	אנקונדה בע"מ	גרסה 3.7.12	כולל חבילות מותקנות מראש וכלי ניהול סביבה.
Scikit-learn	קרן התוכנה של פייתון	גרסה 0.23.2	כלי למידת מכונה להערכת ביצועים.
TensorFlow	גוגל	גרסה 2.6.2	מסגרת למידה עמוקה למודלים של דיפוזיה.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Al-Jabbar, M., Alshahrani, M., Senan, E. M., Ahmed, I. A. Histopathological analysis for detecting lung and colon cancer malignancies using hybrid systems with fused features. Bioengineering. 10 (3), 383(2023).
Borkowski, A. A., Bui, M. M., Thomas, L. B., Wilson, C. P., DeLand, L. A., Mastorides, S. M., et al.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

מסגרת למידה עמוקה מבוססת EfficientNetB7 לסיווג משופר של תמונות היסטופתולוגיות של סרטן הריאות והמעי הגס

In This Article

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgements

Materials

References

Reprints and Permissions

Tags

Related Articles