AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-17

ফুসফুস ও কোলন ক্যানসার শনাক্তকরণের জন্য একটি ব্যাখ্যাযোগ্য স্তরবিন্যস্ত ডিপ লার্নিং কাঠামো

মূল শিরোনাম: An interpretable hierarchical deep learning framework for lung and colon cancer detection

হিস্টোপ্যাথোলজি ইমেজ থেকে ফুসফুস ও কোলন ক্যানসার শ্রেণিবদ্ধ করা কঠিন, কারণ শ্রেণিগুলো দেখতে একই রকম এবং টিস্যুর গঠন বিভিন্ন হয়, আর প্রচলিত ডিপ লার্নিং মডেল খুব কম স্বচ্ছতা দেয়। লেখকেরা পাঁচ-শ্রেণির কাজটিকে স্থূল থেকে সূক্ষ্ম ধাপে ভাগ করেছেন: প্রথমে স্বাভাবিক বনাম ক্যানসার, তারপর স্বাভাবিক টিস্যুর শ্রেণি বা ক্যানসারের উপধরনের জন্য একটি বিশেষায়িত শ্রেণিবদ্ধকারী, যেখানে প্রতিটি ধাপের জন্য সেরা আর্কিটেকচার বেছে নেওয়া হয়েছে। কাঠামোটি LC25000-এ 98.50% নির্ভুলতা এবং স্বাধীন LungHist700 ডেটাসেটে 82.01% নির্ভুলতা অর্জন করেছে, আর এর পূর্বাভাসের পেছনের ছবির অংশগুলো তুলে ধরতে Grad-CAM, Grad-CAM++, LIME এবং Occlusion Sensitivity ব্যবহার করা হয়েছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →