Marco basado en redes neuronales convolucionales para la clasificación y segmentación de tumores cerebrales mediante imágenes de resonancia magnética

Summary

Se utilizaron algoritmos de aprendizaje profundo en la resonancia magnética para realizar la clasificación y segmentación de tumores cerebrales con U-Net. InceptionV3, DenseNet201 e Inception-ResNet-v2 funcionaron con excelente precisión en la predicción del tipo y grado del tumor. Modelos híbridos aumentados GPT-4.0 para la generación automática de informes médicos y asistencia diagnóstica.

Abstract

El diagnóstico temprano de los tumores cerebrales es fundamental para optimizar el pronóstico y la selección del tratamiento del paciente. La segmentación y categorización precisas de los tumores cerebrales son esenciales para crear técnicas de tratamiento especializadas. A medida que aumenta la utilización de la resonancia magnética para el diagnóstico cerebral y también mejora la tecnología de visión por computadora, sigue siendo un desafío tener un modelo bueno y efectivo para identificar y categorizar tumores basados en resonancias magnéticas. Para abordar este problema, los autores sugirieron una técnica basada en el aprendizaje profundo para segmentar y clasificar tumores cerebrales de diferentes conjuntos de datos. El preprocesamiento de imágenes empleó nueve métodos de aumento para mejorar el rendimiento del modelo. La segmentación de la resonancia magnética se realizó mediante un modelo U-Net.

El modelo de clasificación desarrollado basado en InceptionV3 y DenseNet201 predice la existencia del tumor y lo clasifica en glioma, meningioma e hipófisis. Con una precisión del 99,15 %, InceptionV3 es superior al 98,75 % de DenseNet201 en la clasificación de tumores. La clasificación tumoral adicional se realizó mediante Clustering como HGG y LGG sobre la base de Inception-ResNet-v2. Los grados tumorales (1-4) se identifican con una precisión del 96,64% mediante Inception-ResNet-v2. Un sistema autónomo integra modelos híbridos con GPT-4.0 para generar informes. Por lo tanto, este nuevo marco podría ser muy adecuado para las clínicas cuando se usa para identificar y separar automáticamente tumores cerebrales utilizando imágenes de entrada capturadas de resonancias magnéticas.

Introduction

Los tumores cerebrales pueden afectar significativamente la calidad de vida de los pacientes y las familias y representan un caso de cada 100 cánceres tratados cada año en los EE. UU. ^1,2,3. El glioma es el tumor cerebral primario más prevalente entre las personas en los Estados Unidos, que tiene una incidencia de 6.5 por 100,000. Surgen en astrocitos, oligodendrocitos y células ependimarias, las células gliales que proporcionan nutrición a las neuronas del cerebro. El glioma se clasifica en diferentes tipos en función de la célula glial afec....

Protocol

Descripción del conjunto de datos y análisis exploratorio
El conjunto de datos consta de múltiples fuentes para mejorar la confiabilidad y precisión del modelo. Merged_dataset contiene 20.620 imágenes del conjunto de datos A (3.054), el conjunto de datos B (3.264), el conjunto de datos C (10.000) y el conjunto de datos D (4.292). Además, se agregaron 1,425 imágenes del conjunto de datos de Brad para los grados de tumor de glioma (HGG, LGG). Este conjunto de datos diverso garantizará una mejor generalización, reducirá los sesgos y mejorará el rendimiento del modelo. El gran conjunto de datos permite evaluaciones integrales y, por lo tanto, existe un....

Results

El entorno de entrenamiento aprovecha la GPU NVIDIA Tesla T4 de Kaggle, lo que facilita el entrenamiento eficiente del modelo. Las bibliotecas de importancia son TensorFlow, PyTorch, Keras, NumPy y Pinecone, que facilitan canalizaciones sólidas de aprendizaje profundo. Se eligieron DenseNet201, InceptionV3 e Inception-ResNet-v2 debido a su eficacia demostrada en imágenes médicas. Estos diseños proporcionan una extracción profunda de características, un flujo de gradiente robusto y fortalezas híbridas, que mejoran la prec.......

Discussion

El diagnóstico temprano de los tumores cerebrales puede ser esencial para salvar la vida de un individuo, ya que los tumores cerebrales pueden ser altamente peligrosos y fatales. Actualmente, el diagnóstico de tumores se basa en la interpretación manual de los radiólogos, lo que puede causar retrasos y errores humanos en la detección de neoplasias malignas en etapas tempranas. Por lo tanto, este artículo presenta un modelo de diagnóstico de tumores cerebrales de clasificación múltiple qu.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
fastText	IA de Facebook	N/A	Representación y clasificación de palabras
Google Colab	Google	N/A	Entorno de Jupyter Notebook basado en la nube
Google Colab GPU/TPU	Google	N/A	Aceleración de hardware basada en la nube
Intel Core i5/i7 o AMD Ryzen 5/7	Intel / AMD	N/A	Procesador para ejecución local (si es necesario)
Matplotlib	Código abierto	N/A	Biblioteca de visualización de datos
NLTK	Código abierto	N/A	Kit de herramientas de lenguaje natural para el procesamiento de texto
NumPy	Código abierto	N/A	Biblioteca de computación numérica
NVIDIA GTX 1650 o superior (opcional)	NVIDIA	N/A	GPU para tareas de aprendizaje profundo
Pandas	Código abierto	N/A	Biblioteca de manipulación de datos
Python	Fundación de software Python	N/A	Lenguaje de programación para ML y NLP
PyTorch	Meta IA	N/A	Marco de aprendizaje profundo
RAM (8 GB como mínimo, se recomiendan 16 GB)	Varios	N/A	Requisito de memoria para tareas de ML
Scikit-learn	Código abierto	N/A	Biblioteca de aprendizaje automático
Nacido en el mar	Código abierto	N/A	Visualización de datos estadísticos
Spacy	IA de explosión	N/A	Biblioteca de NLP de potencia industrial
Almacenamiento SSD (mínimo 256 GB, se recomiendan 512 GB)	Varios	N/A	Almacenamiento para el procesamiento de conjuntos de datos
TensorFlow	Google	N/A	Marco de aprendizaje profundo