കഴിഞ്ഞ ദശകങ്ങളിൽ, ന്യൂറോഇമേജിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ മസ്തിഷ്ക ഘടന, പ്രവർത്തനം, ഓർഗനൈസേഷൻ, ന്യൂറോളജിക്കൽ, സൈക്യാട്രിക് വൈകല്യങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ധാരണയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിച്ചു. ഇമേജ് സെഗ്മെന്റേഷൻ, രജിസ്ട്രേഷൻ, അനാട്ടമിക്കൽ അളവുകൾ, മൾട്ടി വേരിയേറ്റ് പാറ്റേൺ വിശകലനം, സിഗ്നൽ ഡികംപോസിഷൻ, രോഗനിർണയം, ബയോമാർക്കർ ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ മുതലായ വൈവിധ്യമാർന്ന ന്യൂറോഇമേജിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഒരു നിർണായക ഉപകരണമായി ഉയർന്നുവന്നു.

പഠന സിദ്ധാന്തങ്ങൾ, ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ, Deep Learning ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ തുടങ്ങിയ വിവിധ വശങ്ങളിൽ Deep Learning ന്റെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പുരോഗതിക്ക് കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു. കൂടാതെ, ഹ്യൂമൻ കണക്റ്റോം പ്രോജക്റ്റ് (എച്ച്സിപി) പോലുള്ള ഓപ്പൺ ഡാറ്റ സംരംഭങ്ങൾ ഗവേഷകർക്ക് വലിയ അളവിൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കിയിട്ടുണ്ട്. ഈ ശ്രമങ്ങൾ ന്യൂറോഇമേജിംഗ് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൽ പുതിയ അവസരങ്ങൾ തുറക്കുന്നു.

എന്നിരുന്നാലും, ന്യൂറോഇമേജിംഗ് ജോലികളിൽ Deep Learning രീതികൾ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ ഞങ്ങൾ നിരവധി വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നു. ലേബലുകളുടെ അഭാവവും ചിലപ്പോൾ ലഭ്യമല്ലാത്തതുമാണ് ഒരു വെല്ലുവിളി. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇമേജ്, സിഗ്നൽ ഡീനോയിസിംഗ് എന്നിവയിൽ, ശുദ്ധമായ ഗ്രൗണ്ട്-ട്രൂത്ത് ഡാറ്റ ലഭ്യമല്ല. മറ്റൊരു വെല്ലുവിളി അസന്തുലിതമായ സാമ്പിൾ വലുപ്പമാണ്: രോഗികൾ സാധാരണയായി ജനസംഖ്യയുടെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, തുറന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ രോഗികളേക്കാൾ ആരോഗ്യകരമായ വിഷയങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത Deep Learning ഈ വെല്ലുവിളികൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഉപകരണമാണ്. കൂടാതെ, ന്യൂറോഇമേജിംഗിലെ പരമ്പരാഗത വിഷയങ്ങളായ മസ്തിഷ്ക പാർസലേഷൻ, സിഗ്നൽ ഡികംപോസിഷൻ എന്നിവ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ കുടക്കീഴിൽ വരുന്നു. അതിനാൽ അത്യാധുനിക മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത Deep Learning രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് അവ പുനരവലോകനം ചെയ്യുന്നത് അർത്ഥവത്താണ്.

ന്യൂറോഇമേജിംഗ് ഡാറ്റയ്ക്കും ഈ വിഷയത്തിന്റെ അവലോകനങ്ങൾക്കും മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത Deep Learning നുള്ള യഥാർത്ഥ ഗവേഷണ സംഭാവനകൾ ഈ ഗവേഷണ വിഷയം ആവശ്യപ്പെടുന്നു, ഇനിപ്പറയുന്ന തീമുകൾ ഉൾപ്പെടെ എന്നാൽ അതിൽ മാത്രം പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നില്ല:

ഇമേജ് രജിസ്ട്രേഷൻ, സെഗ്മെന്റേഷൻ, ഇമേജ്, സിഗ്നൽ ഡീനോയിസിംഗ് മുതലായ ന്യൂറോഇമേജിംഗ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗിലേക്ക് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത Deep Learning പ്രയോഗിക്കുക.

മസ്തിഷ്ക പാർസലേഷൻ, വിഭജിക്കപ്പെട്ട പ്രാതിനിധ്യ പഠനം, ബഹുമുഖ പഠനം, പാറ്റേൺ മൈനിംഗ് മുതലായ മസ്തിഷ്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളും നെറ്റ് വർക്കുകളും വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിന് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത Deep Learning പ്രയോഗിക്കുന്നു.

ന്യൂറോ സയൻസിന്റെ ലെൻസിലെ Deep Learning മോഡലുകളുടെയും / അല്ലെങ്കിൽ പ്രാതിനിധ്യങ്ങളുടെയും വിശദീകരണക്ഷമത.

പരിമിതമായ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉയർത്തുന്ന വെല്ലുവിളികൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് പഠനം കൈമാറുക. ഉദാഹരണത്തിന്, ലേബൽ ചെയ്യാത്ത പൊതു ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലെ പ്രാതിനിധ്യങ്ങൾ പഠിക്കുകയും ലേബലുകളുള്ള ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ അവ പ്രയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക.