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 afectada en el tumor, así como de su perfil genético, que ahora puede ser útil para anticipar el comportamiento que puede sufrir el tumor a lo largo del tiempo y los tratamientos con más probabilidades de ser efectivos ^4,5,6. Un glioma puede desactivar el funcionamiento del cerebro e incluso ser letal en función de su ubicación y tasa de crecimiento. Los meningiomas forman el 15-20% de todos los tumores cerebrales primarios. Su prevalencia en el cribado normal es de uno por cada 100 individuos en una serie operatoria. Se supone que se originan en la celda del casquete aracnoideo. Los meningiomas muestran un amplio espectro de comportamiento, que va desde benigno hasta extremadamente agresivo, según su ubicación. Aparecen con muchas variedades de síntomas, pero la mayoría de los pacientes permanecen asintomáticos.

Los síntomas y signos asociados son causados principalmente por la compresión de las estructuras adyacentes y, por lo tanto, también pueden presentarse con síntomas como convulsiones motoras, deterioro sensorial, alteración del habla, anosmia y muchos más. Los tumores hipofisarios son las terceras neoplasias intracraneales primarias más frecuentes, después de los gliomas y los meningiomas, y representan alrededor de 10 % de todas las neoplasias cerebrales primarias extirpadas. Pueden ocurrir de muchas maneras debido a la hiper o hiposecreción de hormonas hipofisarias, la constricción del tallo hipofisario o los efectos en las estructuras circundantes, particularmente el quiasma óptico.

En comparación con las tomografías computarizadas cerebrales estándar, las imágenes de resonancia magnética contienen un amplio rango de contraste tisular ^7,8,9. Por lo tanto, el desarrollo de un método regular de segmentación automática de tumores cerebrales sería de suma importancia para diagnosticar y tratar adecuadamente a estos pacientes. Por lo tanto, el desarrollo de una técnica automática confiable para la segmentación de tumores cerebrales sería de extrema importancia para diagnosticar y tratar adecuadamente a estos pacientes. Estos métodos inteligentes ayudarían a los neurocirujanos y radiólogos a evaluar mejor el volumen, la forma del tumor y definir el límite entre el tumor y los tejidos normales adyacentes con mayor precisión.

El aprendizaje automático podría ser beneficioso para determinar el tipo y la presencia de tumores cerebrales, pero requiere más intervención humana ya que sus modelos son predictivos. Los modelos de aprendizaje profundo, por el contrario, podrían aprender y detectar características debido a las redes neuronales, que serían el quid de un proceso de detección completo totalmente automatizado. Se han desarrollado muchos métodos de aprendizaje automático (ML) para radiólogos para que reciban visiones inusuales durante el reconocimiento y la clasificación de imágenes de RM. El método más efectivo entre todo un segmento de modalidades para la detección del cáncer es a través de imágenes médicas. Estas metodologías son útiles para identificar y detectar neoplasias malignas. Esta metodología es crucial porque no tiene la naturaleza invasiva asociada con otras prácticas médicas. Los procedimientos no son invasivos 10,11,12. La novedad de este trabajo es que ofrece un marco único basado en DL para la categorización y clasificación automática, precisa y eficiente de múltiples clases de tumores cerebrales utilizando imágenes de resonancia magnética, lo que reduce la necesidad de interpretación manual.

Los autores propusieron modelos de clasificación de tumores cerebrales utilizando enfoques de extracción de características de nLBP y LBP. Los modelos caracterizaron con precisión los tipos más comunes de cánceres cerebrales. La precisión máxima del 95,56% se logró utilizando un esquema de extracción de características nLBPD = 1 con el modelo KNN¹¹. Los autores examinaron el despliegue clínico del Deep Learning (DL) en radiografía y documentaron las operaciones involucradas en este dominio¹³. Enfatizaron las implicaciones clínicas de la DL en varios campos clínicos. La DL ha demostrado resultados satisfactorios en ciertas implementaciones radiológicas, pero la tecnología es inmadura y no puede reemplazar la profesión diagnóstica de un radiólogo¹⁴. La combinación de algoritmos de DL con radiólogos mejora la eficacia y la eficiencia del diagnóstico. La resonancia magnética ha sido evaluada en numerosas investigaciones por su posible aplicación en la clasificación de tumores cerebrales a través de varios diseños de investigación.

Afshar et al. sugirieron una arquitectura CapsNet mejorada para la clasificación de los principales tumores cerebrales con 3.064 imágenes con regiones auxiliares de entrada de interés mediante la aplicación de bordes tumorales para invertir un mayor esfuerzo y mejorar otros métodos con una precisión del 90,89%¹⁵. Gumaei et al. han sugerido un método híbrido basado en la extracción de características para la clasificación de tumores cerebrales mediante RELM. Los autores normalizaron la imagen cerebral utilizando la normalización min-max y utilizaron RELM para la clasificación para lograr una precisión del 94,23%¹⁶. Rezaei et al. Los pasos utilizados fueron la eliminación del ruido, la segmentación a través de la máquina de vectores de soporte (SVM), la extracción de características y la selección de características mediante el uso de DE. Los cortes del tumor se clasificaron mediante clasificadores WSVM, KNN y HIK-SVM. Los clasificadores, con métodos de conjunto basados en MODE, lograron una precisión del 92,46%¹⁷. Fouad et al. propusieron una clasificación de un tumor cerebral a través de descriptores de características HDWT-HOG y WOA para reducir las características. El método utilizó métodos de conjunto con Bagging. Con el Bagging se alcanzó una precisión media del 96,4%, y con el Boosting, el valor alcanzado es del 95,8%¹⁸.

Ayadi et al. introdujeron el proceso de clasificación de tumores cerebrales utilizando técnicas como la normalización y las características robustas densas aceleradas con histograma de gradiente, lo que aumenta la búsqueda de imágenes de calidad y el desarrollo de características discriminativas resultantes. Se empleó el clasificador SVM, y la precisión respectiva alcanzó un alto nivel de hasta 90,27% con el conjunto de datos de evaluación¹⁹. Srujan et al. presentaron una arquitectura DL de red neuronal convolucional (CNN) de dieciséis capas que combina funciones de activación como ReLU y el optimizador Adam para lograr una precisión de clasificación del 95,36%²⁰. Tejaswini et al. diseñaron un modelo de CNN para el diagnóstico de meningioma, glioma y cánceres cerebrales hipofisarios, que logró una precisión de validación del 87,16% y una precisión de entrenamiento del 92,79%. El área tumoral también se segmentó mediante umbrales de Otsu, medios difusos y técnicas de cuenca^{hidrográfica 21}. Huang et al. presentaron CNN-BCN para la clasificación del cáncer cerebral. La arquitectura de la red se diseñó utilizando el método de gráficos aleatorios y logró una precisión objetivo de hasta el 95,49%²². Ghassemi et al. diseñaron un modelo de DL para la clasificación de imágenes de tumores cerebrales²³. Se obtuvieron potentes características y patrones de aprendizaje a partir de imágenes de RM utilizando redes preentrenadas como discriminadores GAN. Basado en la validación cruzada quíntuple, el enfoque alcanzó una precisión del 95,6% al sustituir técnicas como el aumento y la eliminación de datos por capas completamente conectadas. Deepak et al. combinaron SVM con CNN para clasificar imágenes de tumores cerebrales. Tras las pruebas con un protocolo de validación cruzada quíntuple, el sistema automatizado alcanzó una precisión del 95,82%, superior a otras técnicas²⁴. Noreen et al. emplearon las redes preentrenadas y ajustadas como Xception e InceptionV3 para la identificación del cáncer cerebral. Estos modelos emplearon una amplia gama de técnicas de aprendizaje automático como RF, SVM y KNN para lograr una precisión del 94,34% con un conjunto de InceptionV3²⁵.

Shaik et al. clasificaron los tumores cerebrales en el procesamiento de imágenes médicas y presentaron un enfoque de manet que prioriza los tumores al combinar el espacio y la atención entre canales, al tiempo que mantiene los vínculos temporales entre los canales. En la tarea de clasificación de tumores cerebrales primarios, el enfoque logró una precisión del 96,51%²⁶. Ahmad et al. crearon una red neuronal generativa profunda para clasificar tumores cerebrales. La tecnología utilizó VAE y GAN para lograr una precisión del 96,25% en las imágenes de RM del tumor cerebral ^27,28. Alanazi et al. presentaron un modelo de DL para identificar subtipos de tumores cerebrales. La técnica implicó la creación de múltiples modelos CNN y la aplicación del aprendizaje por transferencia para ajustar los pesos de un modelo CNN de 22 capas. El modelo logró una precisión de imagen de resonancia magnética del 95,75 por ciento y el 96,89 por ciento, respectivamente^29,30. Almalki et al. aplicaron una técnica de ML a la resonancia magnética para analizar rápidamente la gravedad de cuatro tipos de tumores cerebrales. Dividir las resonancias magnéticas en imágenes de 8 x 8 píxeles les permitió extraer características de escala gaussiana y no lineal, así como pequeños detalles. Se identificaron las características importantes, se dividieron en 400 características de escala no lineal y se fusionaron con cada imagen de RM. Utilizaron el clasificador SVM y alcanzaron una precisión del 95,33% ^31,32. Kumar et al. compararon tres modelos de CNN, a saber, InceptionV3, AlexNet y ResNet50, para la clasificación del tumor primario, y utilizaron métodos de aumento de datos. AlexNet superó a otros en términos de especificidad y precisión, obteniendo una puntuación del 96,2%³³.

Ullah et al. profundizan en modelos de aprendizaje más profundos para el diagnóstico de tumores cerebrales. DeepEBTDNet mejora la calidad de la resonancia magnética mediante la aplicación de DSIHE y la garantía de la interpretabilidad a través de LIME^34,35. TumorResNet con 20 capas convolucionales, que se utiliza para lograr una precisión de clasificación del 99,33%, presenta un método consistente y automatizado de diagnóstico precoz de tumores cerebrales y planificación del tratamiento³⁶. Kumar et al. han presentado múltiples arquitecturas avanzadas de DL para la clasificación y detección de tumores cerebrales. El modelo PBTC combina el preprocesamiento de resonancia magnética, la segmentación de ACLS y HRNN-BiLSTM optimizado por OHBO para lograr una precisión del 97,8%³⁷. Una CNN de dos canales con la transformada de ondículas de Berkeley y la optimización mejorada de serval alcanza una precisión del 98,8% para cuatro tipos de tumores³⁸. Disci et al. utilizan datos de resonancia magnética para evaluar modelos de DL preentrenados para clasificar tumores cerebrales y logran una precisión del 98,73% con Xception³⁹.

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 una mayor probabilidad de obtener las predicciones correctas en aplicaciones del mundo real de tareas de clasificación.

En esta investigación se utilizaron dos conjuntos de datos distintos. Entre 2005 y 2010, el primero fue adquirido del Hospital Nanfang y el Hospital General de la Universidad Médica de Tianjing en China. En la colección se incluyen imágenes con contraste ponderado en T1 de 233 personas con tumores, así como de glioma de grados II y III. El conjunto de datos ofrece una distribución muy completa de categorías de tumores y análisis de datos generales. Para el glioma de alto grado (HGG), hay 1,050 imágenes disponibles, y para el glioma de bajo grado (LGG), hay 375 imágenes, lo que significa que se presta más atención a los casos más graves (HGG).

La Figura 1 muestra las resonancias magnéticas que se clasifican en tres tipos de tumores cerebrales. Cada fila es un tipo de tumor y hay tres imágenes de muestra para cada categoría. Las exploraciones tienen diferentes características en varias orientaciones y vistas, incluidas axial, sagital y coronal. Las muestras de glioma tienen estructuras irregulares que se infiltran en los tejidos cerebrales. Las muestras de meningioma aparecen como masas localizadas cerca de la superficie del encéfalo, y las muestras de tumores hipofisarios se encuentran cerca del centro del encéfalo. Estos ejemplos presentan variabilidad en la apariencia del tumor, lo que ayuda a entrenar modelos de ML para una detección precisa, así como la clasificación de tumores en el análisis de imágenes médicas.

Figura 1: Resonancias magnéticas de tumores. Exploraciones por resonancia magnética de meningioma, glioma y tumores hipofisarios en vistas axial, sagital y coronal, que resaltan características de imágenes distintivas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El glioma tiene el mayor número de imágenes, que es un poco más de 6.000. El meningioma tiene alrededor de 6.000 imágenes, mientras que la hipófisis tiene casi tantas imágenes como el meningioma. Parece haber una división casi igual entre las tres categorías, lo que significa que cada uno de los tipos de tumores está bien representado para el entrenamiento o cualquier análisis. El glioma tiene el tamaño medio de archivo más grande, aunque el meningioma tiene un rango más restringido y más valores atípicos. La varianza moderada de la hipófisis contiene algunos valores atípicos aparentes. Cada categoría contiene algunos tamaños de archivo realmente enormes.

La Figura 2 muestra el PCA de las características de la imagen para los tres tipos de tumores. El componente principal 1 captura la mayor varianza y separa significativamente la hipófisis (grupo derecho) de las demás. Los gliomas y los meningiomas se superponen a la izquierda, lo que indica que sus representaciones de características son comparables y que su separabilidad está disminuida.

Figura 2: PCA de las características de la imagen. Análisis de componentes principales de las características extraídas que diferencian las clases de glioma, meningioma y tumor hipofisario. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El mapa de calor de correlación que se muestra en la Figura 3 muestra las relaciones entre los atributos de metadatos de la imagen: File_Size, alto y ancho. File_Size muestra una correlación muy baja tanto con la altura (-0,01) como con la anchura (0,0039).

Figura 3: Mapa de calor de correlación de metadatos. Mapa de calor que muestra las relaciones entre los atributos de metadatos de la imagen, como el tamaño, la altura y la anchura del archivo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

La altura y el ancho también muestran una correlación positiva muy baja de 0,0039. Los valores diagonales son 1, lo que indica una correlación perfecta de cada variable consigo misma. En general, los atributos en su mayoría no están correlacionados, lo que significa variaciones independientes entre el tamaño del archivo, la altura y el ancho de la imagen.

Metodología y arquitectura propuesta
En la Figura 4 se representa un flujo de trabajo que detecta, clasifica y analiza sistemáticamente los tumores cerebrales en función de los datos de resonancia magnética. La metodología incluye técnicas avanzadas de preprocesamiento, segmentación y DL para lograr una sólida predicción y clasificación de tumores.

Figura 4: Flujo de trabajo de la metodología propuesta. Flujo de trabajo paso a paso para la detección, clasificación y análisis de tumores mediante datos de resonancia magnética. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El proceso se inicia con la integración de una serie de conjuntos de datos (denotados como A, B, C y D). Luego, los conjuntos de datos se combinan en un conjunto de datos completo para obtener datos holísticos. También involucra el conjunto de datos de Brad para fines de segmentación, agrupación y clasificación de imágenes. El conjunto de datos combinado implica agregar todas las imágenes en cada conjunto de datos y directorios combinados, lo que garantiza un conjunto de datos completo y unificado para un análisis posterior y el desarrollo de modelos de clasificación múltiple.

En segundo lugar, se completa el preprocesamiento, que es un paso importante para mejorar la calidad y variabilidad de los datos. Se aplican nueve procesos de aumento a las imágenes de resonancia magnética originales para mejorar el rendimiento del modelo y la variedad del conjunto de datos. El cambio de tamaño de la imagen a un tamaño común los armoniza y la conversión de RGB a escala de grises simplifica el procesamiento. El volteo horizontal/vertical mejora la robustez, y la rotación con zoom imita diferentes condiciones de imagen. El uso del filtrado Sobel mejora la agudeza de las características y la adición de ruido mejora la variabilidad. El enmascaramiento de enfoque mejora la agudeza de la imagen, y el cambio de altura y anchura añade variaciones de posición. Cada uno de ellos, cuando se combina, mejora la generalización y la precisión de clasificación del modelo. Todo esto garantiza que el modelo se generalice en un amplio espectro de situaciones de imagen. Hay un total de 20.620 imágenes de resonancia magnética, y el total de imágenes de preprocesamiento posterior utilizadas para el desarrollo del modelo produce 185.580 imágenes.

Luego, el conjunto de datos fusionado se segmenta utilizando el modelo U-Net, que se utiliza mucho en imágenes médicas. La arquitectura está ajustada y entrenada para identificar regiones tumorales a partir de resonancias magnéticas. Este paso produce imágenes enmascaradas, que resaltan el tumor y eliminan detalles irrelevantes. La segmentación de las imágenes garantiza mejores entradas de datos para la clasificación y el análisis.

En el siguiente paso, estos modelos se ajustan para categorizar las imágenes en diferentes clases, aprovechando el aprendizaje por transferencia para mejorar la precisión y reducir el tiempo de entrenamiento. Para la clasificación, se utilizan varios modelos de aprendizaje profundo previamente entrenados, cada uno con beneficios especiales. Debido a su facilidad de uso y eficiencia en la categorización de imágenes, VGG16 y VGG19 se utilizan con frecuencia. Con una eficiencia computacional óptima, EfficientNetB0 y EfficientNetB7 ofrecen un rendimiento de vanguardia. La arquitectura más profunda de ResNet101 mejora la precisión de la clasificación al capturar de manera efectiva patrones intrincados. Posteriormente, los algoritmos entrenados garantizan un diagnóstico preciso de los datos de resonancia magnética en cuatro clasificaciones de tumores. Las células gliales son la fuente de los tumores de glioma, que afectan la función cerebral. Los tumores de meningioma se desarrollan en las meninges, que son capas protectoras del cerebro y la médula espinal. La glándula pituitaria es el sitio de los tumores hipofisarios, que afectan el equilibrio hormonal y los procesos fisiológicos.

Luego, para ayudar con un diagnóstico preciso, se utilizan técnicas de agrupación como K-Nearest Neighbors (KNN) para pronosticar los grados de tumor. Los grados tres y cuatro del glioma de alto grado (GAG) denotan desarrollo tumoral grave. Los grados 1 y 2 del glioma de bajo grado (LGG) son tumores de crecimiento más lento y menos agresivos, respectivamente. Esta clasificación es esencial para establecer la agresividad del tumor y, por lo tanto, dirigir el manejo clínico.

Finalmente, para evaluar la eficacia de los modelos de categorización, se contrastan de acuerdo con criterios importantes. Sus efectos se evalúan para determinar si las estrategias de aumento y segmentación han mejorado el rendimiento del modelo. Para garantizar la confiabilidad y la eficacia, también se examina el rendimiento en una variedad de conjuntos de datos y la precisión de la clasificación se contrasta con los modelos más avanzados.

El flujo de trabajo integra la preparación de datos, el preprocesamiento, la segmentación, la clasificación y la calificación en un marco coherente. Mejora la precisión de la detección y clasificación de tumores cerebrales mediante la aplicación de métodos de DL de vanguardia y un preprocesamiento riguroso. La inclusión de la clasificación de tumores respalda aún más la toma de decisiones clínicas, lo que lo convierte en un sistema integral para el análisis de tumores.

Figura 5: Marco de aprendizaje profundo. Marco de clasificación de tumores cerebrales propuesto utilizando modelos de aprendizaje profundo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

La Figura 5 es una arquitectura en relación con un sistema de clasificación de imágenes médicas que identifica tumores cerebrales con la ayuda de técnicas computacionales avanzadas como el aprendizaje profundo. Comienza con una colección de imágenes de resonancia magnética que se está clasificando. Por lo tanto, esta será la columna vertebral del proceso de clasificación. Luego, los datos de entrada ingresan a un módulo de preprocesamiento de datos en el que se lleva a cabo la normalización, o el cambio de tamaño y el aumento de imágenes, así como la eliminación del ruido. El preprocesamiento estandariza las imágenes de entrada para aprovechar al máximo las fases de entrenamiento del modelo. Todo el paso consiste en prepararse para someterse a etapas posteriores de computación intensiva. Después del paso de preprocesamiento, los datos se envían al módulo de extracción de características. Aquí, se puede hacer el uso de técnicas o modelos computacionales, tal vez modelos DL como CNN, para identificar características en imágenes. Las características que se extraen podrían incluir patrones indicativos de anomalías o características tumorales. A continuación, este conjunto de características se introduce en el modelo de clasificación. Dado que esto probablemente tendría como objetivo distinguir diferentes clases, que incluyen la existencia o inexistencia de un tumor y el tipo de tumor, el modelo se basa en una arquitectura bastante compleja, probablemente de Inception-ResNet-v2, entre otros, para predicciones precisas. Determina si existe o no un tumor en la imagen cerebral escaneada. Este paso de clasificación es "Tumor" y "Sin tumor". Cuando se encuentra un tumor, el sistema clasifica el tipo de tumor como glioma, meningioma o hipófisis. Cada uno de estos tipos tiene características que el modelo reconoce mediante las características extraídas. Para los tumores identificados, se determina el grado del tumor. Los grados varían de 1 a 4, lo que indica la gravedad y la progresión del tumor. El grado 1 es el menos agresivo, mientras que el grado 4 es el más grave. Esta clasificación ayuda en el diagnóstico médico y la planificación del tratamiento. Los resultados finales incluyen la ausencia o presencia de tumor y su tipo y grado. Dicha producción es muy valiosa para las aplicaciones clínicas para la toma de decisiones en la atención y el tratamiento de los pacientes.

El proceso representa una línea integrada para el análisis de imágenes médicas y la clasificación de tipos de tumores. Comenzando con datos sin procesar, continúa en sucesión a través de datos preparatorios, extracción de características y clasificación. El sistema determina si realmente tiene un tumor, especifica su tipo y da la gravedad o el grado. Esta canalización, que utiliza formas más complejas de computación, agiliza el diagnóstico en imágenes médicas para que las evaluaciones puedan ser más rápidas y precisas en tumores cerebrales. Un flujo de trabajo modular garantiza flexibilidad, donde los componentes se pueden optimizar por separado para mejorar el rendimiento.

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