ലൈഫ് ജേണലിൽ അടുത്തിടെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു അവലോകനത്തിൽ, ഒരു കൂട്ടം രചയിതാക്കൾ ക്ലിനിക്കൽ ഇമേജുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ചർമ്മ അർബുദം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ (എം എൽ) ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ അവലോകനം ചെയ്തു, അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തി, ലഭ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, വെല്ലുവിളികൾ എന്നിവ വിലയിരുത്തി.

പശ്ചാത്തലം

2012 നും 2022 നും ഇടയിൽ മെലനോമ രോഗനിർണയം 31% വർദ്ധിക്കുകയും അനുബന്ധ മരണങ്ങളിൽ 80% സംഭവിക്കുകയും ചെയ്തു. എന്നിരുന്നാലും, നേരത്തെയുള്ള കണ്ടെത്തൽ അതിജീവന നിരക്ക് 99% വരെ ഉയർത്തും, ഇത് രോഗം മെറ്റാസ്റ്റാസൈസ് ചെയ്താൽ 30% ആയി കുറയുന്നു.

നിരുപദ്രവകരമായ മറുകുകൾ മുതൽ മാരകമായ മെലനോമകൾ വരെയുള്ള പിഗ്മെന്റഡ് ചർമ്മ ക്ഷതങ്ങൾ (പിഎസ്എൽ) ഈ ആശങ്കയുടെ കേന്ദ്രമാണ്. മാഗ്നിഫൈയിംഗ് ലെൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡെർമോസ്കോപ്പി, പിഎസ്എല്ലുകൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളല്ലാത്തവർ പലപ്പോഴും സ്റ്റാൻഡേർഡ് ക്യാമറകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു, വിദഗ്ദ്ധ രോഗനിർണയത്തിനായി ചിത്രങ്ങൾ അയയ്ക്കുന്നു-വ്യക്തിഗത കൺസൾട്ടേഷനുകൾ പോലെ ഫലപ്രദമായ ഒരു രീതി.

രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, ഒരു പഠനത്തിൽ ഡെർമോസ്കോപ്പിക് ഇമേജുകളേക്കാൾ മാക്രോസ്കോപ്പിക് ഉപയോഗിച്ച് ഡെർമറ്റോളജിസ്റ്റുകൾ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചു. അടുത്തിടെ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ രീതികൾ, പ്രത്യേകിച്ച് എം എൽ, ആദ്യകാല ചർമ്മ കാൻസർ രോഗനിർണയത്തെ സഹായിക്കുന്നതിൽ വാഗ്ദാനം കാണിച്ചു.

ഫലപ്രദമായ ചികിത്സയ്ക്ക് നേരത്തെയുള്ള മെലനോമ കണ്ടെത്തൽ നിർണായകമായതിനാൽ കൂടുതൽ ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നിലവിലെ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് രീതികൾ സ്ഥിരമായി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതോ വിശ്വസനീയമോ അല്ലായിരിക്കാം, ഇത് കണ്ടെത്തൽ വിടവ് നികത്തുന്നതിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ സാധ്യത ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു.

നേരത്തെയുള്ള മെലനോമ കണ്ടെത്തലിന്റെ അനിവാര്യത

ചർമ്മ അർബുദത്തിന്റെ വളരെ മാരകമായ രൂപമായ മെലനോമ പലപ്പോഴും വിപുലമായ ഘട്ടങ്ങളിൽ കണ്ടെത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നേരത്തെയുള്ള രോഗനിർണയം മരണനിരക്ക് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുമെന്ന് കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ നിന്നുള്ള പഠനങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ഈ ഉദ്യമത്തിൽ, ഈ മാരകരോഗങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ പലരും ഇമേജിംഗ് രീതികളും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും ഉപയോഗിച്ചു. ഈ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിന് വിവിധ സവിശേഷവും പരമ്പരാഗതവുമായ രീതികൾ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്.

നിലവിലുള്ള സാഹിത്യവും വിടവുകളും

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വഴി ചർമ്മ അർബുദം തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ ധാരാളം വിലയിരുത്തലുകൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, ക്ലിനിക്കൽ ഇമേജുകളും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഉപയോഗിച്ച് ചർമ്മ അർബുദം നിർണ്ണയിക്കുന്നതിന്റെ സമഗ്ര വിശകലനത്തിൽ ഒരു വിടവ് നിലനിൽക്കുന്നു.

ലഭ്യമായ എല്ലാ ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെയും സമ്പൂർണ്ണ അവലോകനം കുറച്ച് പേർ പ്രദർശിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. വ്യക്തതയ്ക്കായി, രചയിതാക്കൾ അവലോകനത്തെ മറ്റ് സമീപകാല അവലോകനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്തു, വർഷ വ്യാപ്തി, ഇമേജിംഗ് മോഡാലിറ്റി തരം, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ചർമ്മ കാൻസർ കണ്ടെത്തൽ പൈപ്പ്ലൈനിലെ പ്രധാന ജോലികൾ എന്നിവ പരിഗണിച്ചു.

ക്ലിനിക്കൽ ചർമ്മ ചിത്രങ്ങളുടെ പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ

കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ വിവിധ ടീമുകൾ ഉപയോഗിച്ച ക്ലിനിക്കൽ ചർമ്മ ചിത്രങ്ങളുള്ള നിരവധി പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉണ്ട്. അവയിൽ പ്രധാനം DermQuest, MED-NODE എന്നിവയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അവലോകനം ചെയ്ത പേപ്പറുകളിൽ താരതമ്യപ്പെടുത്താനാവാത്ത പിശക് അളവുകളിലേക്ക് നയിച്ചു.

ഇമേജ് പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ

പതിവായി പകർത്തുന്ന ചിത്രങ്ങളിൽ കരകൗശല വസ്തുക്കൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇത് വിഭജനത്തെ ഒരു വെല്ലുവിളിയാക്കുന്നു. പ്രകാശത്തിലെ അപാകതകൾ അല്ലെങ്കിൽ രോമങ്ങളുടെ സാന്നിധ്യം പോലുള്ള ഈ ക്രമക്കേടുകൾ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് പരിഹരിക്കുന്നു, അൽഗോരിതങ്ങൾ കൃത്യമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. അവലോകനം ചെയ്ത സാഹിത്യത്തിന്റെ ഭൂരിഭാഗവും നാല് പ്രധാന തരം പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

വെളിച്ചം തിരുത്തൽ

ചിത്രങ്ങളിൽ പ്രകാശിക്കുന്ന കരകൗശല വസ്തുക്കൾ അടങ്ങിയിരിക്കാം. തണൽ, മുറിവ് അതിർത്തി ആശയക്കുഴപ്പം എന്നിവ തടയുന്നതിന്, വിഭജനത്തിന് മുമ്പ് തണൽ കുറയ്ക്കുന്നു.

“ഹ്യൂ, സാച്ചുറേഷൻ, വാല്യൂ” (എച്ച്എസ്വി) കളർ സ്പേസിലെ ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതി, ത്രെഷോൾഡിംഗ് അൽഗോരിതം പോലുള്ള മറ്റ് സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ എന്നിവ പോലുള്ള അത്തരം ക്രമക്കേടുകൾ ഇല്ലാതാക്കാൻ വിവിധ തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്.

കരകൗശല വസ്തുക്കൾ നീക്കംചെയ്യൽ

ശബ്ദം, ചർമ്മ വരകൾ അല്ലെങ്കിൽ മുടി പോലുള്ള കരകൗശല വസ്തുക്കൾ ചിത്രത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരത്തെ ബാധിക്കും. ഈ പ്രഭാവങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് വിവിധ ഉപകരണങ്ങളും രീതികളും വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, അതിൽ മുടി നീക്കം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഡൾ റേസർ, ശബ്ദം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഗാസിയൻ ഫിൽട്ടറുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഈ രീതികളുടെ ഫലപ്രാപ്തി വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലനത്തെ ദുർബലപ്പെടുത്തുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ വിവേകപൂർവ്വം ഉപയോഗിക്കണം.

ഇമേജ് റീസൈസിംഗും ക്രോപ്പിംഗും

കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് (സിഎൻഎൻ) മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇമേജ് വലുപ്പത്തിൽ ഏകീകൃതത ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ചിത്രങ്ങൾ ക്രോപ്പ് ചെയ്യുക, റീസൈസ് ചെയ്യുക, വീണ്ടും സ്കെയിലിംഗ് എന്നിവയിലൂടെ ഇത് കൈവരിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ വർദ്ധനവ്

മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ വൈവിധ്യമാർന്ന പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. അസന്തുലിതമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമായ ഡാറ്റ ഓഗ്മെന്റേഷനിലൂടെയാണ് ഇത് ചെയ്യുന്നത്. കൃഷി, ഭ്രമണം, ശബ്ദം കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ എന്നിവ സാങ്കേതികതകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

മറ്റ് പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് രീതികൾ

കോൺട്രാസ്റ്റ് എൻഹാൻസ്മെന്റ്, ഹിസ്റ്റോഗ്രാം ഇക്വലൈസേഷൻ, ഫാസ്റ്റ്കട്ട് പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഉപയോഗം തുടങ്ങിയ വിവിധ ഗവേഷകർ വ്യത്യസ്ത സമീപനങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തു. ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള ഗുണനിലവാരവും വിശ്വാസ്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ഈ രീതികൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

ഡെർമറ്റോളജിയിലെ ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ

ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷനിൽ ഒരു ഇമേജിനെ വ്യത്യസ്ത വിഭാഗങ്ങളായി അല്ലെങ്കിൽ പിക്സൽ ക്ലസ്റ്ററുകളായി വിഭജിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു, അവയെ ഇമേജ് ഒബ്ജക്റ്റുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഇത് ഇമേജ് വിശകലനം ലളിതമാക്കുകയും എളുപ്പത്തിൽ മുറിവ് വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ചർമ്മ ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു, പലപ്പോഴും പ്രോസസ്സിംഗിന് മുമ്പും ശേഷവും ആവശ്യമാണ്.

പ്രധാന വിഭജന സമീപനങ്ങൾ

ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷനായി നിരവധി സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ഓറ്റ്സുവിന്റെ രീതിയും കെ-മീൻസ് ക്ലസ്റ്ററിംഗുമാണ് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രണ്ട് രീതികൾ. ചില ഗവേഷകർ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഒറ്റ്സു രീതി ഉപയോഗിച്ചു, മറ്റുള്ളവർ ഒറ്റ്സുവിന്റെ രീതിയെ മറ്റ് സാങ്കേതികതകളുമായി സംയോജിപ്പിച്ചു, വ്രണത്തിന്റെ വ്യാപ്തി നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ 100% കൃത്യത കൈവരിച്ചു.

എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം അവകാശവാദങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത തർക്കവിഷയമായി തുടരുന്നു. ഇതിനു വിപരീതമായി, നിരവധി ഗവേഷകർ കെ-മീൻസ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ചു, വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാരണം കൃത്യതയിൽ വ്യത്യാസങ്ങളുണ്ട്.

ഇതര വിഭജന രീതികൾ

ചാൻ-വെസ് ആക്റ്റീവ് കോൺടൂർ രീതി, വേഗതയേറിയ സ്വതന്ത്ര ഘടക വിശകലനം, ഇന്റർമീഡിയറ്റ് ക്ഷയിക്കുന്ന ഓമ്നിഗ്രേഡിയന്റുകളുടെ സമന്വയവും സംയോജനവും (SCIDOG) എന്നിവയാണ് മറ്റ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്ത സെഗ്മെന്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ.

ഈ രീതികൾ വിവിധ പ്രകടന അളവുകൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്, പക്ഷേ രീതികളിലുടനീളം സ്ഥിരമായ വിലയിരുത്തലിന്റെ അഭാവം പ്രകടന താരതമ്യങ്ങളെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.

പോസ്റ്റ്-സെഗ്മെന്റേഷൻ പ്രോസസ്സിംഗ്

സെഗ്മെന്റേഷന് ശേഷം, പോസ്റ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ സെഗ്മെന്റഡ് ഇമേജ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികളിൽ മോർഫോളജിക്കൽ ഓപ്പറേഷനുകളും ഗാസിയൻ ഫിൽട്ടറിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട പഠനങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി കരകൗശല നീക്കം ചെയ്യൽ, ദ്വാരം നിറയ്ക്കൽ തുടങ്ങിയ കൂടുതൽ ഘട്ടങ്ങൾ ചേർത്തു.

ഡെർമറ്റോളജിക്കൽ രോഗനിർണയത്തിലെ സവിശേഷത വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ

സവിശേഷതകളുടെ പ്രാധാന്യം

ML-ൽ, ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, സെലക്ഷൻ എന്നിവ പ്രധാനമാണ്. ചർമ്മ വ്രണ രോഗനിർണയത്തെക്കുറിച്ചുള്ള പല പഠനങ്ങളും അസംഖ്യം സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് പലപ്പോഴും ഡെർമറ്റോളജിയുടെ എബിസിഡി നിയമത്തിൽ വേരൂന്നിയിരിക്കുന്നു, ഇത് അസമത്വം, അതിർത്തി ക്രമക്കേട്, നിറം, വ്യാസം, ഘടന എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

ചില ഗവേഷകർ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷനായി ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളുടെ, പ്രത്യേകിച്ച് സിഎൻഎന്നുകളുടെ ശക്തി ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു.

എബിസിഡി നിയമവും അതിന്റെ ആധുനിക ഉപയോഗവും

1985 ൽ സ്ഥാപിതമായ എബിസിഡി നിയമം നേരത്തെയുള്ള മെലനോമ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, അസമത്വം, അതിർത്തി ക്രമക്കേട്, വർണ്ണ വ്യതിയാനം, 6 മില്ലിമീറ്ററിൽ കൂടുതൽ വ്യാസം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഈ നിയമം സമകാലിക ഗവേഷണത്തിൽ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നു.

വിശദമായ ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

വ്രണങ്ങളിലെ അസമത്വം വിലയിരുത്തുന്നതിന് വിവിധ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്, വലിയതും ചെറുതുമായ അക്ഷങ്ങൾ കണക്കാക്കുന്നത് മുതൽ വ്രണങ്ങളുടെ ദൃഢതയും വ്യതിയാനവും അളക്കുന്നത് വരെ. സമാനമായി, വ്രണത്തിന്റെ അതിരുകൾ വിലയിരുത്തുന്നതിന്, കോംപാക്റ്റ്നെസ്, സോളിഡിറ്റി, കൺവെക്സിറ്റി എന്നിവ കണക്കാക്കുന്നത് മുതൽ ചുറ്റളവ് പിശകുകൾ അളക്കുന്നതും കോൺവെക്സ് ഹൾസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതും വരെ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉണ്ടായിരുന്നു.

ML ഉപയോഗിച്ച് ചർമ്മത്തിലെ വ്രണങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണം

ചർമ്മ അർബുദം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള നിർണായക ഘട്ടമായ ചർമ്മ വ്രണ വർഗ്ഗീകരണം, ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും വിഭജിക്കുകയും വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. PSL-നെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ഈ പ്രക്രിയ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ് ത വിവരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഇമേജ് ക്ലാസിഫിക്കേഷനിലെ കൃത്യതയും ഫീച്ചർ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ കഴിവുകളും കാരണം സിഎൻഎന്നുകൾക്കായുള്ള എം എൽ മോഡലുകൾ. കൂടാതെ, ചില ഗവേഷകർ മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച സിഎൻഎനുകൾ സ്വീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്, മറ്റുള്ളവർ അവരുടെ വർഗ്ഗീകരണ ജോലികൾക്കായി സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ (എസ്വിഎം), കെ-അടുത്തുള്ള അയൽക്കാർ (കെഎൻഎൻ) തുടങ്ങിയ എം എൽ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചു.

വർഗ്ഗീകരണ അവലോകനം

അവലോകനം ചെയ്ത ലേഖനങ്ങളുടെ വർഗ്ഗീകരണ ചുമതലയിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ ഫലങ്ങൾ ഈ വിഭാഗം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ചില ലേഖനങ്ങൾക്ക് ഒരു വർഗ്ഗീകരണ വിഭാഗം ഇല്ലായിരുന്നു, അതിനാൽ ഇവയിൽ നിന്ന് ഫലങ്ങളൊന്നും ഉദ്ധരിക്കപ്പെടുന്നില്ല.

ഒന്നിലധികം കൃതികളിലുടനീളം വർഗ്ഗീകരണ പ്രകടനത്തിന്റെ തുല്യമായ താരതമ്യത്തിനായി, ഒരേ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ജോലി നിർവഹിക്കണം എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, മിക്ക ലേഖനങ്ങളും വൈവിധ്യമാർന്ന ഇമേജ് സെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ചു, അതിനാൽ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളുള്ള പേപ്പറുകൾക്ക് ഫലങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.

വെല്ലുവിളികളും നിരീക്ഷണങ്ങളും

ഒരു മെട്രിക് എന്ന നിലയിൽ കൃത്യത ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പ്രയോഗിക്കണം, പ്രത്യേകിച്ചും അസന്തുലിതമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ. ചില ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അവയുടെ വലുപ്പത്തിൽ പരിമിതികളുണ്ടായിരുന്നു, ഇത് ഫലത്തിന്റെ വിശ്വാസ്യതയെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്നു.

കൂടാതെ, ചർമ്മ പ്രദേശങ്ങൾ ഇരുണ്ടതാക്കുന്നതിന്റെ ഫലങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സന്തുലിതമായ പഠന സംവിധാനങ്ങൾ പോലുള്ള നൂതന സമീപനങ്ങൾ ഈ മേഖലയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വൈവിധ്യമാർന്ന സാങ്കേതികതകളെ ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നു.