في مواجهة عوامل الخطأ المتعددة الموجودة في نظام تصوير الاستقطاب باستخدام مصفوفة مولر، تم اقتراح نموذج تصحيح الأخطاء متعدد العوامل وعبر الوحدات لتعزيز دقة النظام وثباته في الكشف على عينات الأنسجة المرضية، واستكشاف إمكانيات تطبيقه في التشخيص المساعد لسرطان الغدة الدرقية. أولاً، تم تحليل مصادر الخطأ الرئيسية للنظام، واستخدام الطريقة التحليلية والطريقة العددية لإعادة البناء لبناء نموذج مسار انتقال الخطأ، وتصميم نموذج تصحيح الأخطاء متعدد العوامل وعبر الوحدات يحتوي على 16 معلمة للمعايرة. ثانياً، تم معايرة المعلمات الـ16 باستخدام طريقة ملائمة المربعات الصغرى غير الخطية؛ وبناءً على نموذج تصحيح الأخطاء، تم استكشاف مصفوفة مولر للهواء والشريحة الفارغة لتقييم دقة الكشف. ثم، باستخدام شرائح غير مصبوغة من سرطان الغدة الدرقية الحليمي والتضخم الدرقي العقيدي كعينات، تم استخراج أربعة معلمات متجهية (Δ، P، D، R) من خلال طريقة تحليل الاستقطاب لمصفوفة مولر، واستخراج الخصائص النسيجية لكل صورة معلمة متجهية، وبناء نموذجين تصنيفيين هما الغابة العشوائية وآلة المتجهات الداعمة للحصول على مصفوفة الالتباس ومنحنى ROC. أخيراً، تم تقييم الأداء التصنيفي بحساب الدقة، والاسترجاع، وF1-score، ومساحة تحت المنحنى (AUC). أظهرت النتائج التجريبية أن دقة المعايرة تحسّنت بنسبة 12%، واستقرار المعايرة تحسّن بنسبة 21.5%، ودقة الكشف تحسّنت بنسبة 59%؛ كما أن الخصائص النسيجية لصور المعلمات المتجهية كانت فعالة في التمييز بين سرطان الغدة الدرقية الحليمي والتضخم الدرقي العقيدي، وكان أداء التصنيف للغابة العشوائية أفضل من آلة المتجهات الداعمة، وكان أداء تصنيف معلمة Δ في مصنف الغابة العشوائية هو الأكثر وضوحاً، حيث وصل F1-score وAUC إلى 0.96 و0.99 على التوالي. وقد عزز نموذج تصحيح الأخطاء متعدد العوامل المقترح بشكل ملحوظ دقة وثبات الكشف للنظام، ومع دمج طريقة تحليل الاستقطاب لمصفوفة مولر مع التحليل النسيجي، يمكن التمييز بفعالية بين سرطان الغدة الدرقية الحليمي والتضخم الدرقي العقيدي، مما يوفر طريقة جديدة للتشخيص المبكر المساعد للسرطان وله آفاق تطبيقية جيدة.

تصوير استقطابي;تصحيح الأخطاء;معلمات متجهة لمصفوفة مولر;خصائص نسيجية;الغابة العشوائية