Преимущества классических методов обработки изображений поджелудочной железы над методиками с применением машинного обучения (ИИ)

Аннотация

В условиях возрастающей значимости автоматизированного анализа в области биомедицинской визуализации, данное исследование направлено на сравнительную оценку традиционных алгоритмов обработки изображений и современных методов машинного обучения в контексте диагностики патологий поджелудочной железы. Этот орган представляет собой особую сложность для сегментации вследствие своих анатомических особенностей и низкого тканевого контраста. Несмотря на доминирование нейросетевых технологий в современных научных исследованиях, проведенная работа демонстрирует, что традиционные методы, такие как пороговая обработка, активные контуры и геометрический анализ, сохраняют свою значимость в сценариях, где критическими факторами являются скорость обработки, интерпретируемость результатов или ограниченные вычислительные ресурсы. Подтверждается, что алгоритмы искусственного интеллекта, хотя и демонстрируют превосходство в точности при работе с неоднородными тканями, требуют значительных вычислительных затрат на этапе обучения и зависят от качества исходной разметки данных. В то же время, классические методы, не обладая "черным ящиком" нейросетевых моделей, обеспечивают прозрачность, что позволяет медицинским специалистам корректировать параметры обработки в реальном времени. Статья обосновывает целесообразность применения гибридных стратегий, сочетающих предобработку с использованием классических методов и последующий анализ с применением технологий искусственного интеллекта.