Fusione multimodale aumentata per il rilevamento ottimizzato dei tumori cerebrali: valutazione e analisi comparativa

Sommario

Questo studio propone un metodo di rilevamento del tumore cerebrale ottimizzato integrando e valutando cinque modelli pre-addestrati. L'approccio consente di ottenere una maggiore precisione e generalizzazione utilizzando l'aumento avanzato delle immagini, la regolazione degli iperparametri e vari ottimizzatori, offrendo contributi significativi all'imaging medico per la diagnosi dei tumori cerebrali.

Abstract

I tumori cerebrali rappresentano una sfida medica significativa, che richiede metodi di rilevamento accurati ed efficienti per un intervento tempestivo. Questo lavoro integra diversi modelli di base pre-addestrati, come VGG16, MobileNetV2, DenseNet121, InceptionV3 e ResNet50, per proporre un nuovo metodo per la diagnosi del tumore cerebrale. È stata proposta una tecnica snella e standardizzata per adattarsi ai vari modelli base, garantendo coerenza e facilità di manutenzione e facilitando il confronto dei modelli. Per amplificare la varietà del set di dati di addestramento e migliorare la generalizzazione del modello, vengono utilizzati notevoli metodi di aumento dell'immagine come la regolazione della luminosità e del contrasto. Inoltre, un'efficace pipeline di formazione che utilizza generatori di dati è progettata per elaborare in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni, risparmiando al contempo la potenza di calcolo.

Lo studio ha condotto un'analisi approfondita utilizzando tre diversi ottimizzatori (Adam, Stochastic Gradient Descent e Adamax) applicati a ciascun modello di base pre-addestrato, con regolazioni complete degli iperparametri. Metriche come il richiamo, l'accuratezza, la precisione, il punteggio F1 e le matrici di confusione vengono utilizzate per valutare le prestazioni del modello, fornendo una comprensione completa del comportamento del modello. Un confronto sistematico delle prestazioni di ciascun modello ha fornito un esame approfondito dei punti di forza e di debolezza, facilitando la selezione informata del modello e il processo decisionale per le applicazioni di rilevamento dei tumori cerebrali. MobileNetV2 ha ottenuto le prestazioni complessive più elevate con un'accuratezza del 96%, una precisione del 96%, un richiamo del 94% e un punteggio F1 del 95% utilizzando l'ottimizzatore Adam. Anche DenseNet121 e VGG16 si sono comportati bene, raggiungendo precisioni rispettivamente del 95% e del 94%. InceptionV3 ha dimostrato prestazioni leggermente inferiori rispetto ai modelli più performanti, con un'accuratezza del 93%, una precisione del 93%, un richiamo del 91% e un punteggio F1 del 92%. ResNet50 ha mostrato prestazioni relativamente inferiori con un'accuratezza del 77%, una precisione del 78%, un richiamo del 76% e un punteggio F1 del 76%. Queste metriche dimostrano la robustezza e l'efficacia del metodo proposto per il rilevamento dei tumori cerebrali.

Introduzione

I tumori cerebrali, benigni o maligni, rappresentano una minaccia significativa per la salute e il benessere umano. La diagnosi tempestiva di questi tumori svolge un ruolo fondamentale nel determinare gli esiti dei pazienti, rendendola una priorità in campo medico ^1,39 (vedi anche Tabella supplementare S1). Rilevare i tumori cerebrali in una fase precoce non è solo un obiettivo medico vitale, ma anche un'ancora di salvezza cruciale per i pazienti. Consentendo un intervento tempestivo e l'accesso a opzioni di trattamento efficaci, favorisce una....

Protocollo

La Figura 7 illustra un diagramma a blocchi schematici che rappresenta la metodologia generale dell'approccio proposto. Nel metodo suggerito, le immagini della risonanza magnetica dei tumori cerebrali vengono preelaborate utilizzando due tecniche popolari: normalizzazione e ridimensionamento. In questo lavoro vengono utilizzati alcuni popolari modelli di apprendimento di trasferimento pre-addestrati come VGG16, MobileNetV2, DenseNet121, ResNet50 e InceptionV3. Dopo l'addestramento, i modelli vengono testati su casi ipotetici e viene eseguita un'analisi approfondita per verificare le prestazioni dei modell....

Risultati

La valutazione delle prestazioni di ciascuno dei cinque modelli - VGG16, MobileNetV2, DenseNet121, InceptionV3 e ResNet50 - include un'analisi dettagliata con curve di precisione, matrici di confusione e report di classificazione. Queste metriche e visualizzazioni sono strumenti importanti per valutare la competenza dei modelli nel rilevamento dei tumori cerebrali. Il progresso dell'apprendimento dei modelli nel corso delle epoche è rappresentato dinamicamente dalle curve di precisione, c.......

Discussione

Prestazioni del modello

L'uso efficace di modelli di deep learning (pre-addestrati) è la ragione principale delle forti prestazioni nell'identificazione dei tumori cerebrali. Una combinazione di architetture di spicco utilizzate per valutare le prestazioni è VGG16, MobileNetV2, DenseNet121, InceptionV3 e ResNet50. Questi modelli hanno notevoli capacità di estrazione delle caratteristiche poiché sono stati sott.......

Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo

Nome	Azienda	Numero di catalogo	Commenti
Infrastruttura GPU e Jupyter Notebook	Kaggle (fornitore di piattaforme online)	Tesla-P100	fornita da Kaggle' s Jupyter Notebook, utilizzando l'ultima GPU NVIDIA Tesla P100
Intel Core i5-8350U	Intel	i5-8350U	Intel Core i5-8350U CPU @ 1.70GHz (1.90 GHz max) per l'elaborazione locale
RAM	Standard	8GB_RAM	8 GB di RAM per l'elaborazione dei dati
Sistema operativo	Microsoft	Windows_64	64-bit Windows OS per l'elaborazione locale
Librerie Python		N/A	NumPy, scikit-learn, PIL, TensorFlow 2.12, Keras 2.12

Infrastruttura GPU