في عيون الناظر

يستطيع الشخص العادي رؤية دب أبيض على خلفية ثلجية، وإدراك أن نمط البقع السوداء على كلب دلماسي ينتمي إلى حيوان واحد، والتعرف على الصورة الشخصية لشخص لم يسبق له رؤيته إلا من الأمام. ولكن تبين أن ما يستطيع الدماغ القيام به بسهولة نسبية، هو مهمة صعبة للغاية بالنسبة للكمبيوتر 

من اليمين: البروفيسور آهي براندت والبروفيسور رونان بيتساري. نظرة ثانية

 يستطيع الشخص العادي رؤية دب أبيض على خلفية ثلجية، وإدراك أن نمط البقع السوداء على كلب دلماسي ينتمي إلى حيوان واحد، والتعرف على الصورة الشخصية لشخص لم يسبق له رؤيته إلا من الأمام. ولكن تبين أن ما يستطيع الدماغ القيام به بسهولة نسبية، هو مهمة صعبة للغاية بالنسبة للكمبيوتر. قد تؤدي التغييرات في ظروف الإضاءة، أو في الزاوية التي يُرى منها الجسم، إلى تضليل الكمبيوتر، مما يجعله "يعتقد" أن هناك جسمًا جديدًا تمامًا أمامه.
قامت مجموعة من العلماء من معهد وايزمان للعلوم، بقيادة البروفيسور رونان بيتساري والبروفيسور آشي براند من قسم علوم الكمبيوتر والرياضيات التطبيقية، بتطوير طريقة تسمح للكمبيوتر بالتعرف على الأشياء حتى عندما يتم إضاءتها بطرق مختلفة وتصويرها من زوايا مختلفة. هذه عملية متعددة المراحل تمكن من التعرف على الكائنات عن طريق تقسيم الصورة العامة إلى أجزاء، وإعادة بناء الصورة الشاملة "من الأسفل إلى الأعلى": يبدأ الكمبيوتر بمقارنة وحدات البكسل الفردية التي تتكون منها الصورة، ويقسمها إلى المجموعات على أساس تشابهها في السطوع. تمر المجموعات الناتجة بعملية مقارنة أخرى تتضمن ميزات إضافية مثل الملمس والشكل والمزيد. تتراكم المجموعات التي تشترك في خصائص مشتركة في قطاعات أكبر وأكبر، وفي كل مرحلة تصبح مؤشرات المقارنة أكثر عددًا وأكثر تعقيدًا. وفي نهاية عملية التقسيم إلى شرائح وتصنيفها إلى مجموعات، يتمكن الكمبيوتر من التمييز بين الكائن والخلفية.
وبعد تحقيق نتائج جيدة في تمييز الأشياء، انتقل العلماء إلى الخطوة التالية: التعرف على الأشياء. لقد كلفوا الكمبيوتر بمهمة صعبة: مسح قاعدة بيانات كبيرة، والعثور على زوج من النظارات المطابقة للنظارة التي عرضت عليه في بداية العملية. ولأداء المهمة، قام الكمبيوتر بتحليل صورة النظارات إلى أجزاء، ومقارنتها بأجزاء جميع النظارات الموجودة في قاعدة البيانات، والبحث عن النظارات ذات الميزات المماثلة لتلك المقدمة إليه. وفي نهاية العملية، تمكن الكمبيوتر من تحديد موقع النظارات المتطابقة، حتى عندما تم عرضها بزاوية مختلفة أو بطريقة مختلفة قليلاً عن الصورة الأصلية. بالإضافة إلى البروفيسور باتساري والبروفيسور آهي براندت، شارك في هذا العمل الطالب الباحث إيتان شارون والدكتور ماريف جالون والدكتورة داليا شارون. ونشرت نتائج البحث مؤخرا في المجلة العلمية نيتشر. 
والآن، بعد أن أصبح الكمبيوتر قادرًا على تمييز الأشياء والتعرف عليها، هل من الممكن تسخير هذه القدرات للاحتياجات الطبية، وتعليم الكمبيوتر التعرف على العلامات النموذجية لمختلف الأمراض؟ هل يمكن استبدال العين المدربة وقدرة الطبيب التشخيصية في عملية تقسيمها إلى شرائح وتصنيفها؟ ولاختبار الاحتمالات في هذا المجال، حاول العلماء جعل الكمبيوتر يتعرف على المناطق المتضررة في أدمغة مرضى التصلب المتعدد. في هؤلاء المرضى، يتضرر طلاء المايلين الذي يحيط بالخلايا العصبية في الدماغ، وهي إصابة يمكن رؤيتها من خلال فحوصات الرنين المغناطيسي بالرنين المغناطيسي. تزود عمليات الفحص الطبيب بسلسلة من الصور المقطعية للدماغ. وفي الطريقة المستخدمة اليوم، كان عليه أن يفحص جميع الصور واحدة تلو الأخرى، ويحدد المناطق المتضررة. يقول البروفيسور باتساري: "نأمل أن يكون من الممكن في المستقبل إسناد هذه المهمة إلى الكمبيوتر". "على المدى القريب، سيكون النظام قادرًا على مساعدة الطبيب في تحديد المناطق المتضررة من الدماغ، وتزويده ببيانات عن موقعها وحجمها. وتشير هذه البيانات إلى حالة المريض وفعالية العلاج."
ومن أجل معالجة هذه المهمة، انضم إلى فريق البحث البروفيسور موشيه جموري، أخصائي الأشعة من مركز هداسا عين كارم الطبي. وبمساعدته، أجرى علماء الكمبيوتر تعديلات على البرنامج. في المرحلة الأولى، "علموها" العمل في ثلاثة أبعاد، أي جمع كل الصور المقطعية التي تم الحصول عليها من فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، وبناء صورة ثلاثية الأبعاد منها، وتحليلها. تتكون عملية تحليل البيانات في هذه المرحلة من نفس الخطوات المستخدمة في عملية التعرف على الأشياء: يتم تقسيم صورة الدماغ إلى شرائح، ويتم تمييز كل شريحة وفقًا لقائمة من الميزات التي يحددها خبراء الأشعة: السطوع، والملمس، والشكل والشكل. مكانه في الدماغ . بعد ذلك يتم التصنيف: يقوم الكمبيوتر بفحص الشرائح المختلفة، ويقرر ما إذا كانت المنطقة التي تم مسحها تالفة أم عادية. ويتم اتخاذ القرار على أساس "عملية تعلم" مر بها الكمبيوتر: قبل إرساله لأداء المهمة، يتلقى صورا دماغية يتم فيها تحديد المناطق المتصلبة، وبالتالي يتعلم توصيفها. أسفرت التجارب الأولى في هذا المجال عن نتائج جيدة: تحديد المناطق المتصلبة باستخدام الكمبيوتر يتداخل بنسبة 70%-60% مع تلك التي حصل عليها طبيب متخصص (نسبة مماثلة لدرجة الاتفاق التي تم الحصول عليها بين طبيبين). وتم نشر نتائج البحث، الذي أجرته الطالبة البحثية آيليت أكسلرود، في مؤتمر الرابطة الدولية لعلوم الكمبيوتر، والذي ركز على رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط.
يعتبر التحديد المحوسب للمناطق المتصلبة في الدماغ مهمة معقدة نسبياً بسبب تنوع شكل هذه المناطق وموقعها ولونها وملمسها. هذه هي هياكل غير متبلورة، توجد داخل أنسجة المخ، والتي تتكون أيضًا من أصناف وأنسجة وأشكال معقدة. وعلى عكس النهج التقليدي الذي حاول التعامل مع هذه المهمة من خلال فحص البكسلات الفردية، فإن النظام الذي طوره علماء المعهد قادر على توصيف مناطق وأقسام بأكملها، وبالتالي يتمكن من التعامل مع المهمة بكفاءة.
قد تشكل هذه الطريقة أساسًا للتطبيقات المحوسبة في تشخيص الظواهر والأمراض المختلفة التي تظهر أعراضها بالعين (أو عين الكمبيوتر). وتشمل هذه فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي، والأشعة المقطعية، والمزيد. وفي الواقع، يقوم العلماء هذه الأيام بتطوير برامج خاصة قادرة على اكتشاف أورام الكبد.
البروفيسور باتساري ميكفي، أنه في المستقبل سيكون الكمبيوتر قادرًا على العمل كطبيب شخصي متعدد التخصصات، والذي سيتم العثور عليه وتشغيله في كل عيادة، للمساعدة في تشخيص ومراقبة الأمراض المختلفة. سيكون من الصعب نقل النهج الشخصي المدروس الذي يميز أطباء الأسرة الجيدين إلى النظام المحوسب، ولكن من الجيد دائمًا أن يكون لديك تحديات عالية يمكنك السعي للوصول إليها.