ابتكر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نظامًا ذكيًا جديدًا لتجزئة الصور الطبية بسرعة ودقة، ما يفتح آفاقًا واسعة أمام العلماء لدراسة الأمراض وتتبع العلاجات بفعالية أكبر. وتعتمد العملية التقليدية على تقسيم الصور إلى مناطق محددة يدويًا، وهو أمر يستغرق وقتًا طويلًا ويواجه صعوبة خاصة عند التعامل مع أجزاء صغيرة أو غير واضحة في الصور.
النظام الجديد MultiverSeg يتيح للباحثين تحديد المناطق المهمة في الصور بالنقر أو الرسم أو اختيار مربعات داخل الصورة، ثم يتولى النموذج التنبؤ بالتجزئة المناسبة تلقائيًا. ومع تكرار التفاعل مع الصور، يقل اعتماد النظام على التدخل البشري تدريجيًا حتى يتمكن في النهاية من إتمام العملية بدقة عالية بمفرده.
ويتميّز هذا النظام عن غيره من أدوات تجزئة الصور الطبية بعدم حاجته إلى قاعدة بيانات كبيرة من الصور المجزأة مسبقًا، ما يسمح باستخدامه مباشرة لمهام جديدة دون الحاجة لإعادة التدريب. كما يمكن للمستخدم تجزئة مجموعة كاملة من الصور مرة واحدة دون تكرار العمل مع كل صورة جديدة، ما يوفر وقتًا وجهدًا كبيرين للباحثين.
ويؤكد الفريق البحثي أن هذا النظام قد يسرع الدراسات العلمية المتعلقة بالعلاجات الجديدة ويخفض تكاليف التجارب السريرية، فيما تقول Hallee Wong المؤلفة الرئيسية للبحث إن الهدف هو تمكين العلماء من إجراء دراسات كان من الصعب تنفيذها سابقًا بسبب طول العملية اليدوية.
يعتمد MultiverSeg على تخزين الصور في مجموعة سياقية تساعد على تحسين دقة التنبؤ عند إدخال صور جديدة، بحيث يقل التدخل البشري تدريجيًا حتى يصبح غير ضروري. وقد صُمّم النموذج ليتكيف مع أي حجم من المجموعات السياقية ويستفيد من تفاعلات المستخدم لتحسين الأداء دون الحاجة لإعادة التدريب الشاملة، كما أظهرت الاختبارات تفوقه على أحدث الأدوات المتاحة في المجال.
ويخطط الباحثون لاختبار النظام في بيئات سريرية حقيقية، بالإضافة إلى تطوير قدراته لتغطية الصور الطبية الثلاثية الأبعاد، ما يجعل MultiverSeg أداة واعدة لتسريع البحث العلمي وتسهيل العمل على الدراسات الطبية المستقبلية.
