ایک نیا کمپیوٹیشنل ماڈل جو سروائیکل ڈیسپلیسیا یا سرویکس کی سطح پر خلیات کی غیر معمولی نشوونما کی تشخیص کو بہتر بنا سکتا ہے، اس میں سروائیکل کینسر کی جلد پتہ لگانے میں استعمال کی صلاحیت ہے۔

گریوا سیل ڈیسپلاسیا کی تشخیص اور انتظام کے لیے پیٹرن کی درست شناخت اور درجہ بندی بہت ضروری ہے۔

انسٹی ٹیوٹ آف ایڈوانسڈ اسٹڈی ان سائنس اینڈ ٹیکنالوجی (آئی اے ایس ایس ٹی) کے سائنسدانوں نے ایک ایسا ماڈل تیار کرنے کا ارادہ کیا جو کہ حقیقی دنیا کے حالات میں عملی طور پر لاگو ہو اور بے مثال درستگی ہو حساب کےکم سے کم وقت درکار ہو۔

ڈاکٹر لیپی بی مہانتا اور ان کی ٹیم نے ایک طاقتور مشین لرننگ (ایم ایل ) فریم ورک تیار کرنے کے لیے مختلف کلر ماڈلز، تبدیلی کی تکنیکوں، خصوصیت کی نمائندگی کی اسکیموں اور درجہ بندی کے طریقوں کے ساتھ تجربہ کیا۔ اس جامع تجزیہ اور تجربے کا مقصد سروائیکل ڈیسپلاسیا کا پتہ لگانے کے لیے بہترین امتزاج کی نشاندہی کرنا ہے۔

ماڈل کی کارکردگی کو دو ڈیٹا سیٹس پر آزمایا گیا: ایک ہندوستان میں صحت کی دیکھ بھال کے مراکز سے جمع کیا گیا اور ایک عوامی طور پر دستیاب ڈیٹاسیٹ ہے۔

امیج پروسیسنگ کا طریقہ استعمال کرنا -- غیر ذیلی نمونہ کنٹورلیٹ ٹرانسفارم (این ایس سی ٹی) اور

وائی سی بی سی آر  کلر ماڈل (تصویر میں رنگوں کی نمائندگی کرنے کا ایک طریقہ)، نئے ماڈل نے اوسطاً 98.02فیصد درستگی حاصل کی۔

 

 

ایم ڈی پی آئی  کے جریدے 'ریاضی' میں شائع ہونے والی نتائج نے سروائیکل ڈیسپلاسیا کی نشاندہی میں انقلاب لانے کے لیے ان کے کمپیوٹیشنل ماڈل کی صلاحیت کو اجاگر کیا۔

اختراعی ماڈل سروائیکل ڈسپلاسیا کا پتہ لگانے میں انقلاب برپا کر سکتا ہے اور صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد کو بہتر تشخیصی درستگی اور علاج کے بہتر نتائج کے لیے انتہائی درست آلات فراہم کر سکتا ہے۔

************

ش ح ۔ ا م    ۔  ر ا۔

 (U: 8745)

(Release ID: 2037141) Visitor Counter : 5