सिंथेटिक मेडिकल इमेज

14.10.2024

सिंथेटिक मेडिकल इमेज

खबरों में क्यों?            

एआई-जनित सिंथेटिक चिकित्सा छवियों का उदय चिकित्सा क्षेत्र को एक नैतिक, स्केलेबल और लागत प्रभावी समाधान प्रदान कर सकता है।

सिंथेटिक मेडिकल इमेज के बारे में:

• यह एमआरआई, सीटी स्कैन या एक्स-रे जैसे पारंपरिक इमेजिंग उपकरणों द्वारा कैप्चर किए बिना एआई या कंप्यूटर एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न होता है।
• ये छवियां पूरी तरह से गणितीय मॉडल या एआई तकनीकों जैसे जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन), डिफ्यूजन मॉडल और ऑटोएनकोडर का उपयोग करके बनाई गई हैं।
• चिकित्सा क्षेत्र में, सिंथेटिक चिकित्सा छवियां इसी तरह से बनाई जाती हैं, जहां एआई पूरी तरह से नए मेडिकल स्कैन या रेडियोलॉजिकल छवियां उत्पन्न करता है जो वास्तविक की नकल करते हैं लेकिन किसी भी वास्तविक रोगी डेटा से प्राप्त नहीं होते हैं।

ये छवियाँ कैसे बनाई जाती हैं?

• एक वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर (वीएई) एक छवि लेता है, इसे एक सरल रूप में संपीड़ित करता है जिसे अव्यक्त स्थान कहा जाता है, और फिर उस संपीड़ित संस्करण से मूल छवि को फिर से बनाने का प्रयास करता है।
• यह प्रक्रिया वास्तविक छवि और पुनः निर्मित संस्करण के बीच अंतर को कम करके छवि में लगातार सुधार करती है।
• GAN में एक जनरेटर शामिल होता है जो यादृच्छिक डेटा से सिंथेटिक छवियां बनाता है और एक विभेदक होता है जो यह निर्धारित करता है कि छवि वास्तविक है या सिंथेटिक।
• प्रतिस्पर्धा के माध्यम से दोनों में सुधार होता है, जनरेटर अपनी छवियों को अधिक यथार्थवादी बनाने की कोशिश करता है, जबकि विवेचक नकली को पहचानने में बेहतर हो जाता है।
• प्रसार मॉडल यादृच्छिक शोर के एक समूह के साथ शुरू होते हैं और धीरे-धीरे चरण-दर-चरण प्रक्रिया का उपयोग करके इसे एक यथार्थवादी छवि में बदल देते हैं जो धीरे-धीरे शोर को कुछ ऐसी चीज़ों में आकार देता है जो उन छवियों से मिलती जुलती हैं जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया था।
• ये विधियां स्वास्थ्य देखभाल और अनुसंधान सहित विभिन्न क्षेत्रों में सिंथेटिक छवियां उत्पन्न करती हैं।

सिंथेटिक चिकित्सा छवि के लाभ

• इंट्रा- और अंतर-मोडैलिटी अनुवाद को सुविधाजनक बनाने की क्षमता।
• इंट्रामॉडैलिटी अनुवाद: यह एक ही प्रकार के इमेजिंग मोडैलिटी के भीतर सिंथेटिक छवियों को उत्पन्न करने को संदर्भित करता है, जैसे कि अन्य एमआरआई डेटा के आधार पर एमआरआई स्कैन में सुधार या पुनर्निर्माण।
• अंतर-मोडेलिटी अनुवाद: इसमें विभिन्न प्रकार के इमेजिंग तौर-तरीकों के बीच अनुवाद करके सिंथेटिक छवियां उत्पन्न करना शामिल है, जैसे एमआरआई डेटा से सीटी स्कैन बनाना।
• गोपनीयता सुरक्षा: ये छवियां रोगी डेटा के बिना उत्पन्न होती हैं, वे गोपनीयता संबंधी चिंताओं को दूर करती हैं, जिससे शोधकर्ताओं और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए रोगी की गोपनीयता के उल्लंघन के जोखिम के बिना एआई विकास पर साझा करना और सहयोग करना आसान हो जाता है।
• लागत प्रभावी: सिंथेटिक चिकित्सा छवियां वास्तविक चिकित्सा डेटा एकत्र करने के समय और लागत को भी संबोधित करती हैं।

                                                                स्रोत: द हिंदू

सिंथेटिक मेडिकल छवियों के संबंध में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें:

कथन-I: ये पारंपरिक इमेजिंग उपकरणों द्वारा कैप्चर किए बिना एआई या कंप्यूटर एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न होते हैं।

कथन-II: ये छवियां मरीजों की गोपनीयता के उल्लंघन के जोखिम के बिना एआई विकास में स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं की मदद करती हैं।

उपरोक्त कथनों के संबंध में निम्नलिखित में से कौन सा सही है?

A. कथन-I और कथन-II दोनों सही हैं, और कथन-II कथन-I की सही व्याख्या है।

B. कथन-I और कथन-II दोनों सही हैं, और कथन-II कथन-I के लिए सही स्पष्टीकरण नहीं है।

C.कथन-I सही है, लेकिन कथन-II गलत है।

D.कथन-I गलत है, लेकिन कथन-II सही है।

उत्तर ए