בעיני המתבונן

אדם ממוצע יכול להבחין בדוב לבן על רקע מושלג, להבין כי תבנית הכתמים השחורים של כלב דלמטי שייכת לבעל-חיים אחד, ולזהות פרופיל של אדם שקודם לכן ראה אותו רק מלפנים. אבל מה שהמוח יכול לעשות בקלות יחסית, מתגלה כמשימה קשה מאוד בשביל המחשב 

מימין: פרופ' אחי ברנדט ופרופ' רונן בצרי. מבט שני

 אדם ממוצע יכול להבחין בדוב לבן על רקע מושלג, להבין כי תבנית הכתמים השחורים של כלב דלמטי שייכת לבעל-חיים אחד, ולזהות פרופיל של אדם שקודם לכן ראה אותו רק מלפנים. אבל מה שהמוח יכול לעשות בקלות יחסית, מתגלה כמשימה קשה מאוד בשביל המחשב. שינויים בתנאי התאורה, או בזווית שממנה נראה העצם, עלולים להטעות את המחשב, ולגרום לו “לחשוב” שלפניו עצם חדש בתכלית.
קבוצה של מדענים ממכון ויצמן למדע, בראשות פרופ' רונן בצרי ופרופ' אחי ברנד מהמחלקה למדעי המחשב ולמתמטיקה שימושית, פיתחה שיטה המאפשרת למחשב לזהות עצמים גם כאשר הם מוארים בדרכים שונות ומצולמים מזוויות שונות. זהו תהליך רב-שלבי המאפשר זיהוי עצמים באמצעות חלוקת התמונה הכללית למקטעים, ובניית התמונה הכוללת מחדש, “מלמטה למעלה”: המחשב מתחיל בהשוואת פיקסלים בודדים המרכיבים את התמונה, ומחלק אותם לקבוצות על-פי הדמיון ברמת הבהירות שלהם. הקבוצות הנוצרות עוברות תהליך השוואה נוסף, הכולל תכונות נוספות כגון טקסטורה, צורה ועוד. קבוצות שחולקות מאפיינים משותפים מצטברות למקטעים גדולים יותר ויותר, ובכל שלב נעשים המדדים להשוואה רבים ומורכבים יותר. בסוף תהליך החלוקה למקטעים והסיווג לקבוצות מסוגל המחשב להבחין בין האובייקט לבין הרקע.
לאחר שהגיעו לתוצאות טובות של הבחנה באובייקטים, עברו המדענים לשלב הבא: זיהוי אובייקטים. הם הטילו על המחשב משימה לא קלה: לסרוק מאגר נתונים גדול, ולמצוא זוג משקפיים זהה לזה שהראו לו בתחילת התהליך. כדי לבצע את המשימה, המחשב פירק את תמונת המשקפיים למקטעים, הישווה אותם למקטעי כל המשקפיים שבמאגר הנתונים, וחיפש משקפיים בעלי תכונות דומות לאלה שהוצגו לו. בסופו של התהליך הצליח המחשב לאתר את המשקפיים הזהים, גם כשהם הוצגו בזווית שונה או באופן שונה מעט מתמונת המקור. בעבודה זו השתתפו, מלבד פרופ' בצרי ופרופ' אחי ברנדט, גם תלמיד המחקר איתן שרון, ד”ר מרב גלון וד”ר דליה שרון. ממצאי המחקר פורסמו באחרונה בכתב העת המדעי Nature. 
עתה, כשהמחשב מסוגל להבחין בעצמים ולזהותם, האם ניתן לרתום את היכולות האלה לצרכים רפואיים, וללמד את המחשב לזהות סימנים אופייניים למחלות שונות? האם אפשר להחליף את העין המיומנת ואת יכולת האיבחון של הרופא בתהליך החלוקה למקטעים וסיווגם? כדי לבחון את האפשרויות בתחום זה, ניסו המדענים לגרום למחשב לזהות אזורים פגועים במוחם של חולים בטרשת נפוצה. בחולים אלה נפגע ציפוי המיילין המקיף את תאי העצב במוח, פגיעה שאפשר להבחין בה באמצעות סריקות בתהודה מגנטית MRI. הסריקות מספקות לרופא שורה של תמונות חתך של המוח. בשיטה הנהוגה כיום הוא נאלץ לבחון את כל התמונות בזו אחר זו, ולסמן את האזורים הפגועים. “אנו מקווים שבעתיד אפשר יהיה להטיל את המשימה הזאת על המחשב”, אומר פרופ' בצרי. “בטווח הקרוב יותר, המערכת תוכל לעזור לרופא לזהות אזורים פגועים במוח, ולספק לו נתונים על מיקומם ונפחם. נתונים אלה מעידים על מצב החולה ועל יעילות הטיפול”.
כדי להתמודד עם המשימה הזאת הצטרף לצוות המחקר פרופ' משה גמורי, רדיולוג מהמרכז הרפואי “הדסה” עין-כרם. בסיועו ביצעו מדעני המחשב התאמות בתוכנה. בשלב הראשון הם “לימדו” אותה לפעול בשלושה ממדים, כלומר, לאסוף את כל תמונות החתך המתקבלות מסריקות ה-MRI, לבנות מהן תמונה תלת-ממדית, ולנתח אותה. תהליך ניתוח הנתונים בשלב הזה מורכב מאותם השלבים המופעלים בתהליך זיהוי עצמים: תמונת המוח מפורקת למקטעים, וכל מקטע מאופיין על-פי רשימת תכונות שהוגדרה על-ידי רדיולוגים מומחים: בהירות, טקסטורה (מרקם), צורה ומיקום במוח. לאחר מכן נעשה הסיווג: המחשב בוחן את המקטעים השונים, ומחליט אם האיזור הנסקר פגוע או תקין. קבלת ההחלטה נעשית על בסיס “תהליך למידה” שעבר המחשב: לפני ששולחים אותו לבצע את המשימה, הוא מקבל תמונות מוח שבהן האזורים הטרשתיים מסומנים, וכך הוא לומד לאפיין אותם. ניסויים ראשונים בתחום זה הניבו תוצאות טובות: זיהוי אזורים טרשתיים באמצעות מחשב חופף ב-70%-60% את זה שמתקבל על-ידי רופא מומחה (שיעור דומה למידת ההסכמה המתקבלת בין שני רופאים). תוצאות המחקר, שביצעה תלמידת המחקר איילת אקסלרוד, פורסמו בכנס האגודה הבין-לאומית למדעי המחשב, שהתמקד בראייה ממוחשבת ובזיהוי תבניות.
זיהוי ממוחשב של אזורים טרשתיים במוח נחשב למטלה מורכבת יחסית בשל הגיוון בצורתם, במיקומם, בצבעם, ובמרקם של האזורים האלה. מדובר במבנים אמורפיים, המצויים בתוך רקמת המוח, שגם היא מורכבת מגוונים, ממרקמים ומצורות מורכבות. בניגוד לגישה המקובלת, שניסתה להתמודד עם המטלה הזאת באמצעות בחינת פיקסלים בודדים, המערכת שפיתחו מדעני המכון מסוגלת לאפיין אזורים ומקטעים שלמים, ובכך היא מצליחה להתמודד עם המטלה ביעילות.
שיטה זו עשויה להוות בסיס ליישומים ממוחשבים באבחנת תופעות ומחלות שונות שהתסמינים שלהן נראים בעין (או בעין-המחשב). בין אלה אפשר למנות סריקות MRI ,CT ועוד. ואכן, בימים אלה מפתחים המדענים תוכנה מיוחדת המסוגלת לזהות גידולים בכבד.
פרופ' בצרי מקווה, שבעתיד יוכל המחשב לתפקד כרופא אישי רב-תחומי, שיימצא ויפעל בכל מרפאה, כשהוא מסייע באיבחון ובמעקב אחר מחלות שונות. את הגישה האישית המתחשבת שמאפיינת רופאי משפחה טובים קשה יהיה להעביר למערכת הממוחשבת, אבל תמיד טוב שיש אתגרים גבוהים שאפשר לשאוף להגיע אליהם.